Tài liệu tổng hợp về cơ sở dữ liệu

1. QU N LÍ C S DATAẢ Ơ Ở
Chapter 1: DATABASE
Part 1: Các t vi t t t và nghĩaừ ế ắ
Vi t t tế ắ T khóaừ Nghĩa
Data D ̃ liêuư ̣
Database C s d ̃ liêuơ ở ư ̣
DBMS Database Managerment System H qu n tr c s d ̃ liêuệ ả ị ơ ở ư ̣
RDBMS Relational Database Managerment System H qu n tr c s d ̃ liêu quan hệ ả ị ơ ở ư ̣ ệ
MDBMS Multi Database Managerment System H qu n tr DATABASE đa ph ng ti nệ ả ị ươ ệ
MIRS H th ng truy v n thông tin đa ph ng ti nệ ố ấ ươ ệ
SMDS H th ng DATABASE đa ph ng ti n có c u trúcệ ố ươ ệ ấ
IR Information Retrival Truy xu t thông tinấ
MIRS Multimedia Information Retrieval System H th ng truy xu t thông tin đa ph ng ti nệ ố ấ ươ ệ
XML eXtenside Markup language Ngôn ng đánh d u m r ngữ ấ ở ộ
SQL Structured Query Language Ngôn ng truy v n c u trúcữ ấ ấ
Metadata Siêu data
Entity Th c thự ể
Multimedia Đa ph ng ti nươ ệ
Media Ph ng ti nươ ệ
Part 2: Công c s d ngụ ử ụ
Lesson 1: SQL server 2008
Lesson 2: mySQL
C s d li u MySQL đã tr thành c s d li u mã ngu n m ph bi n nh t trên th gi i vì c ch x lý nhanh và n đ nh c a nó, s đáng tin c y cao vàơ ở ữ ệ ở ơ ở ữ ệ ồ ở ổ ế ấ ế ớ ơ ế ử ổ ị ủ ự ậ
d s d ng.ễ ử ụ

2. Nó đ c s d ng m i n i – ngay c châu Nam C c - b i các nhà phát tri n Web riêng l cũng nh r t nhi u các t ch c l n nh t trên th gi i đ ti t ki mượ ử ụ ọ ơ ả ự ở ể ẻ ư ấ ề ổ ứ ớ ấ ế ớ ể ế ệ
th i gian và ti n b c cho nh ng Web sites có dung l ng l n, ph n m m đóng gói – bao g m c nh ng nhà đi đ u trong lĩnh v c công nghi p nh Yahoo!,ờ ề ạ ữ ượ ớ ầ ề ồ ả ữ ầ ự ệ ư
Alcatel-Lucent, Google, Nokia, YouTube và Zappos.com.
MySQL không ch là c s d li u mã ngu n m ph bi n nh t trên th gi i, nó còn tr thành c s d li u đ c ch n cho th h m i c a các ng d ngỉ ơ ở ữ ệ ồ ở ổ ế ấ ế ớ ở ơ ở ữ ệ ượ ọ ế ệ ớ ủ ứ ụ
xây d ng trên n n Linux, Apache, MySQL, PHP/Perl/Python. MySQL ch y trên h n 20 flatform bao g m: Linux, Windows, OS/X, HP-UX, AIX, Netware, mangự ề ạ ơ ồ
đ n cho b n tính linh ho t trong vi c s d ng.ế ạ ạ ệ ử ụ
Dù b n m i làm quen v i công ngh c s d li u hay là m t nhà phát tri n giàu kinh nghi m ho c là DBA, MySQL s giúp b n thành công.ạ ớ ớ ệ ơ ở ữ ệ ộ ể ệ ặ ẽ ạ
Đây là 10 lý do b n nên ch n MySQL cho ng d ng c a mình:ạ ọ ứ ụ ủ
 Tính linh ho tạ
Máy ch c s d li u MySQL cung c p đ c tính linh ho t, có s c ch a đ x lý các ng d ng đ c nhúng sâu v i dung l ng ch 1MB đ ch y các kho dủ ơ ở ữ ệ ấ ặ ạ ứ ứ ể ử ứ ụ ượ ớ ượ ỉ ể ạ ữ
li u đ s lên đ n hàng terabytes thông tin. S linh ho t v flatform là m t đ c tính l n c a MySQL v i t t c các phiên b n c a Linux, Unix, và Windowsệ ồ ộ ế ự ạ ề ộ ặ ớ ủ ớ ấ ả ả ủ
đang đ c h tr . Và dĩ nhiên, tính ch t mã ngu n m c a MySQL cho phép s tùy bi n hoàn toàn theo ý mu n đ thêm vào các yêu c u thích h p choượ ỗ ợ ấ ồ ở ủ ự ế ố ể ầ ợ
database server.
 Tính th c thi caoự
Ki n trúc storage-engine cho phép các chuyên gia c s d li u c u hình máy ch c s d li u MySQL đ c tr ng cho các ng d ng đ c thù. Dù ng d ng làế ơ ở ữ ệ ấ ủ ơ ở ữ ệ ặ ư ứ ụ ặ ứ ụ
m t h th ng x lý giao d ch t c đ cao hay web site dung l ng l n ph c v hàng tri u yêu c u m i ngày, MySQL có th đáp ng kh năng x lý nh ngộ ệ ố ử ị ố ộ ượ ớ ụ ụ ệ ầ ỗ ể ứ ả ử ữ
đòi h i kh t khe nh t c a b t kì h th ng nào. V i các ti n ích t i t c đ cao, đ c bi t b nh caches, và các c ch x lý nâng cao khác, MySQL đ a ra t tỏ ắ ấ ủ ấ ệ ố ớ ệ ả ố ộ ặ ệ ộ ớ ơ ế ử ư ấ
c các vũ khí c n ph i có cho các h th ng doanh nghi p khó tính ngày nay.ả ầ ả ệ ố ệ
 Có th s d ng ngayể ử ụ
S đáng tin c y cao và tính “mì ăn li n” là nh ng tiêu chu n đ m b o c a MySQL. MySQL đ a ra nhi u tùy ch n có th dùng ngay tự ậ ề ữ ẩ ả ả ủ ư ề ọ ể ừ c u hình tái t oấ ạ
ch /t t c đ cao, đ các nhà phân ph i th 3 đ a ra nh ng gi i pháp có th dùng ngay duy nh t cho server c s d li u MySQL.ủ ớ ố ộ ể ố ứ ư ữ ả ể ấ ơ ở ữ ệ
 H tr giao d ch m nhỗ ợ ị ạ
MySQL đ a ra m t trong s nh ng engine giao d ch c s d li u m nh nh t trên th tr ng. Các đ c tr ng bao g m h tr giao d ch ACID hoàn thi nư ộ ố ữ ị ơ ở ữ ệ ạ ấ ị ườ ặ ư ồ ỗ ợ ị ệ
( Atomic – t đ ng, Consistent – th ng nh t, Isolated – đ c l p, Durable – b n v ng), khóa m c dòng không h n ch , kh năng giao d ch đ c phân lo i, vàự ộ ố ấ ộ ậ ề ữ ứ ạ ế ả ị ượ ạ
h tr giao d ch đa d ng (multi-version) mà ng i đ c không bao gi gây tr ng i cho ng i vi t và ng c l i. Tính toàn v n c a d li u cũng ph i đ cỗ ợ ị ạ ườ ọ ờ ở ạ ườ ế ượ ạ ẹ ủ ữ ệ ả ượ
b o đ m trong su t quá trình server có hi u l c, các m c giao d ch đ c l p đ c chuyên môn hóa, và phát hi n khóa ch t ngay l p t c.ả ả ố ệ ự ứ ị ộ ậ ượ ệ ế ậ ứ
 N i l u tr Web và Data đáng tin c yơ ư ữ ậ
MySQL là nhà máy chu n cho các web sites ph i trao đ i th ng xuyên vì nó có engine x lý t c đ cao, kh năng chèn d li u nhanh ghê g m, và h trẩ ả ổ ườ ử ố ộ ả ữ ệ ớ ỗ ợ
m nh cho các ch c năng chuyên d ng c a web nh tìmạ ứ ụ ủ ư ki m văn b n nhanh. Nh ng tính năng này cũng đ c áp d ng cho môi tr ng l u tr d li u màế ả ữ ượ ụ ườ ư ữ ữ ệ
MySQL tăng c ng đ n hàng terabyte cho các server đ n. Các tính năng khác nh b ng nh chính, cây B và ch s băm, và b ng l u tr đã đ c cô l i đườ ế ơ ư ả ớ ỉ ố ả ư ữ ượ ạ ể
gi m các yêu c u l u tr đ n 80% làm cho MySQL tr thành l a ch n t t nh t cho c ng d ng web và các ng d ng doanh nghi p.ả ầ ư ữ ế ở ự ọ ố ấ ả ứ ụ ứ ụ ệ

3.  Ch đ b o m t d li u m nhế ộ ả ậ ữ ệ ạ
Vì b o m t d li u cho m t công ty là công vi c s m t c a các chuyên gia v c s d li u, MySQL đ a ra tính năng b o m t đ c bi t ch c ch n d li u sả ậ ữ ệ ộ ệ ố ộ ủ ề ơ ở ữ ệ ư ả ậ ặ ệ ắ ắ ữ ệ ẽ
đ c b o m t tuy t đ i. Trong vi c xác nh n truy c p c s d li u, MySQL cung c pượ ả ậ ệ ố ệ ậ ậ ơ ở ữ ệ ấ các kĩ thu t m nh mà ch c ch n ch có ng i s d ng đã đ c xácậ ạ ắ ắ ỉ ườ ử ụ ượ
nh n m i có th truy nh p đ c vào server c s d li u, v i kh năng này đ ch n ng i dùng ngay t m c máy khách là đi u có th làm đ c. SSH vàậ ớ ể ậ ượ ơ ở ữ ệ ớ ả ể ặ ườ ừ ứ ề ể ượ
SSL cũng đ c h tr đ ch c ch n các k t n i đ c an toàn và b o m t. M t đ i t ng framework đ c quy n đ c đ a ra mà ng i s d ng ch có thượ ỗ ợ ể ắ ắ ế ố ượ ả ậ ộ ố ượ ặ ề ượ ư ườ ử ụ ỉ ể
nhìn th y d li u, các hàm mã hóa và gi i mã d li u m nh ch c ch n r ng d li u s đ c b o m t. Cu i cùng, ti n ích backup và recovery cung c p b iấ ữ ệ ả ữ ệ ạ ắ ắ ằ ữ ệ ẽ ượ ả ậ ố ệ ấ ở
MySQL và các hãng ph n m m th 3 cho phép backup logic và v t lý hoàn thi n cũng nh recovery toàn b ho c t i m t th i đi m nào đó.ầ ề ứ ậ ệ ư ộ ặ ạ ộ ờ ể
 S phát tri n ng d ng h n h pự ể ứ ụ ỗ ợ
M t trong s các lý do khi n cho MySQL là c s d li u mã ngu n m ph bi n nh t th gi i là nó cung c p h tr h n h p cho b t kì s phát tri n ngộ ố ế ơ ở ữ ệ ồ ở ổ ế ấ ế ớ ấ ỗ ợ ỗ ợ ấ ự ể ứ
d ng nào c n. Trong c s d li u, h tr có th đ c tìm th y trong các stored procedure, trigger, function, view, cursor, ANSI-standard SQL, và nhi uụ ầ ơ ở ữ ệ ỗ ợ ể ượ ấ ề
n a. V i các ng d ng nhúng, th vi n plug-in có s n đ nhúng vào c s d li u MySQL h trữ ớ ứ ụ ư ệ ẵ ể ơ ở ữ ệ ỗ ợ trong b t kì ng d ngấ ứ ụ nào. MySQL cũng cung c p các bấ ộ
k t n i nh : ODBC, JDBC, … đ cho phép t t c các form c a ng d ng s d ng MySQL nh m t server qu n lí d li u đ c u tiên.ế ố ư ể ấ ả ủ ứ ụ ử ụ ư ộ ả ữ ệ ượ ư
 D dàng qu n lýễ ả
MySQL trình di n kh năng cài đ t nhanh đ c bi t v i th i gian m c trung bình t lúc download ph n m m đ n khi cài đ t hoàn thành ch m t ch a đ yễ ả ặ ặ ệ ớ ờ ở ứ ừ ầ ề ế ặ ỉ ấ ư ầ
15 phút. Đi u này đúng cho dù flatform là Microsoft Windows, Linux, Macintosh hay Unix. Khi đã đ c cài đ t, tính năng t qu n lý nh t đ ng m r ngề ượ ặ ự ả ư ự ộ ở ộ
không gian, t kh i đ ng l i, và c u hình đ ng s n sàng cho ng i qu n tr c s d li u làm vi c. MySQL cũng cung c p m t b hoàn thi n các công cự ở ộ ạ ấ ộ ẵ ườ ả ị ơ ở ữ ệ ệ ấ ộ ộ ệ ụ
qu n lý đ h a cho phép m t DBA qu n lý, s a ch a, và đi u khi n ho t đ ng c a nhi u server MySQL t m t máy tr m đ n. Nhi u công c c a các hãngả ồ ọ ộ ả ử ữ ề ể ạ ộ ủ ề ừ ộ ạ ơ ề ụ ủ
ph n m m th 3 cũng có s n trong MySQL đ đi u khi n các tác v t thi t k d li u và ETL, đ n vi c qu n tr c s d li u hoàn thi n, qu n lý côngầ ề ứ ẵ ể ề ể ụ ừ ế ế ữ ệ ế ệ ả ị ơ ở ữ ệ ệ ả
vi c, và th c hi n ki m tra.ệ ự ệ ể
 Mã ngu n m t do và h tr 24/7ồ ở ự ỗ ợ
Nhi u công ty l ng l trong vi c giao phó toàn b cho ph n m m mã ngu n m vì h tin h không th tìm đ c m t cách h tr hay m ng l i an toànề ưỡ ự ệ ộ ầ ề ồ ở ọ ọ ể ượ ộ ỗ ợ ạ ướ
ph c v chuyên nghi p, hi n t i, h tin vào ph n m m có b n quy n đ ch c ch n v s thành công toàn di n cho các ng d ng ch ch t c a h . Nh ngụ ụ ệ ệ ạ ọ ầ ề ả ề ể ắ ắ ề ự ệ ứ ụ ủ ố ủ ọ ữ
lo l ng c a h có th đ c d p b v i MySQL, s b i th ng là có trong m ng l i MySQL.ắ ủ ọ ể ượ ẹ ỏ ớ ự ồ ườ ạ ướ
 T ng chi phí th p nh tổ ấ ấ
B ng cách s d ng MySQL cho các d án phát tri n m i, các công ty đang th y rõ vi c ti t ki m chi phí. Đ c hoàn thành thông qua s d ng server c sằ ử ụ ự ể ớ ấ ệ ế ệ ượ ử ụ ơ ở
d li u MySQL và ki n trúc scale-out, các doanh nghi p đã tìm ra cái mà h có th đ t đ c m c ng c nhiên v kh năng x lý. Thêm vào đó, tính tin c yữ ệ ế ệ ọ ể ạ ượ ở ứ ạ ề ả ử ậ
và d duy trì c a MySQL m c trung bình mà ng i qu n tr c s d li u không ph i m t nhi u th i gian s a ch a hay v n đ th i gian ch t.ễ ủ ở ứ ườ ả ị ơ ở ữ ệ ả ấ ề ờ ử ữ ấ ề ờ ế

4. Lesson 3: PHP
Part 3: Các khái ni m v DBMSệ ề
Lesson 1: DATA và DATABASE
Thông tin là DATA và t ng h p các DATA l i tr thành thông tin và nó là thành ph n quan tr ng trong b t kỳ lĩnh v c, công vi c nàoổ ợ ạ ở ầ ọ ấ ự ệ
Khái ni m DATA h p h n khái ni m thông tin. Thông tin luôn mang ý nghĩa và g m nhi u giá tr DATAệ ẹ ơ ệ ồ ề ị
DATABASE là m t t p h p DATA. Có th hi u r ng DATABASE là m t c ch t ch c có kh năng l u tr thông tin. V y DATABASE là m t t p h pộ ậ ợ ể ể ằ ộ ơ ế ổ ứ ả ư ữ ậ ộ ậ ợ
DATA đ c t ch c s p x p sao cho n i dung c a nó có th d dàng đ c truy c p , qu n lí và c p nh tượ ổ ứ ắ ế ộ ủ ể ễ ượ ậ ả ậ ậ
Lesson 2: Qu n lí DATAả
Qu n tr DATA là vi c qu n lý l ng l n thông tin, bao g m c l u tr thông tin và c ch thao tác thông tin trên các thông tin đó. Có 2 ph ngả ị ệ ả ượ ớ ồ ả ư ữ ơ ế ươ
pháp qu n tr DATA khác nhau là h th ng d a trên t p tin và h th ng DATABASEả ị ệ ố ự ậ ệ ố
Group 1: H th ng d a trên t p tinệ ố ự ệ
Đ c tr ng:ặ ư
 M i ch ng trình ng d ng có m t file l u tr riêng bi t, nó gi ng nh các b ng v i các dòng g i là b n ghi và các c t g i là các tr ngỗ ươ ứ ụ ộ ư ữ ệ ố ư ả ớ ọ ả ộ ọ ườ
 M t nhóm các file đ c l u tr trên m t máy tính có th đ c truy c p b i m t đi u hành viênộ ượ ư ữ ộ ể ượ ậ ở ộ ề
Nh c đi m:ượ ể
 D th a và mâu thu n DATAư ừ ẫ
 Truy v n b t ngấ ấ ờ
 Cô l p DATAậ
 X lý các truy c p đ ng th i b t th ngử ậ ồ ờ ấ ườ
 V n đ v b o m tấ ề ề ả ậ

5.  Vân đ v toàn v nề ề ẹ
Group 2: H th ng DATABASEệ ố
H th ng DATABASE: là DATA đ c s d ng l u tr có h th ng và có t ch c sao cho vi c qu n lý đ c nhanh chóng và d dàng.ệ ố ượ ử ụ ư ữ ệ ố ổ ứ ệ ả ượ ễ
u đi m:Ư ể
 Gi m d th a DATAả ư ừ
 Gi m mâu thu n DATAả ẫ
 DATA có th chia sể ẻ
 Các chu n d c thi t l p và duy trìẩ ượ ế ậ
 Toàn v n DATA đ c duy trìẹ ượ
 Tăng tính b o m t khi đ c cài đ tả ậ ượ ặ
Lesson 3: DBMS
Group 1: Khái ni mệ
DBMS là h th ng ph n m m cho phép đ nh nghĩa, xây d ng và b o trì DATABASE. Toàn b các thao tác trên DATA c a ng i dùng đ u do DBMSệ ố ầ ề ị ự ả ộ ủ ườ ề
đi u khi nề ể
Do qu n lí t p trung nên DBMS có th qu n lí đ c 1 kh i l ng l n DATA m t cách thu n ti nả ậ ể ả ượ ố ượ ớ ộ ậ ệ
H u h t các DBMS s d ng ngôn ng truy v n có c u trúc (SQL)ầ ế ử ụ ữ ấ ấ
L i ích:ợ
 L u tr DATAư ữ
 Đ nh nghĩa DATAị
 Thao tác trên DATA
 B o m t và toàn v n DATAả ậ ẹ
 Truy c p đ ng th i và khôi ph c DATAậ ồ ờ ụ

6.  Hi u năngệ
 Đi u khi n đa truy c pề ể ậ
 Ngôn ng truy su t DATABASE và giao di n l p trình ng d ng ( API)ữ ấ ệ ậ ứ ụ
Nh v y, DATABASE là t p h p các DATA liên quan v i nhau mà mu n qu n lý và s d ng các DATA này thì c n có ph n m m nên có th hi u r ngư ậ ậ ợ ớ ố ả ử ụ ầ ầ ề ể ể ằ
DATABASE + Software = DBMS
Group 2: Các mô hình DATABASE
I: Mô hình DATA ph ngẳ (Flat file)
DATABASE ch ch a 1 b ng hay 1ỉ ứ ả File
Nó đ c s d ng cho nh ng DATABASE đ n gi n vì không th qu n lí đ c m t l ng l n DATA, t o ra s d th a khi DATA đ c Descriptionượ ử ụ ư ơ ả ể ả ượ ộ ượ ớ ạ ự ư ừ ượ
nhi u l nề ầ
II: Mô hình DATA phân c p (Hierarchical)ấ
Các b n ghi đ c liên k t v i nhau thông qua các c p b c gi ng c u trúc cây. Cácả ượ ế ớ ấ ậ ố ấ b ngả đ c g i là quan h cha - conượ ọ ệ
M t b n ghi cha có th có m t vài b n ghi conộ ả ể ộ ả
M t b n ghi con ch có m t và ch m t b n ghi chaộ ả ỉ ộ ỉ ộ ả
u đi m:Ư ể
 DATA đ c ghi trên DATABASE, nên DATA đ c chia s m t cách d dàng và b o m t b i DBMSượ ượ ẻ ộ ễ ả ậ ở
 Đ c l p DATA đ c DBMS giúp gi m d c chi phí b o trì ch ng trìnhộ ậ ượ ả ượ ả ươ
III: Mô hình m ngạ (Renational)
Mô hình phân c p là t p con c a mô hình m ng. Thay vì s d ng cây phân c p nút cha đ n, mô hình m ng s d ng lý thuy t đ t o ra m t câyấ ậ ủ ạ ử ụ ấ ơ ạ ử ụ ế ể ạ ộ
phân c p mà trong đó m i nút con có th có nhi u h n m t nút chaấ ỗ ể ề ơ ộ
Các thành ph n ngôn ng đ c s d ng trong mô hình m ng là:ầ ữ ượ ử ụ ạ

7.  Ngôn ng đ nh nghĩa DATA (DDL - Database Manipulation Language) đ c s d ng đ t o, xóa DATABASE và các đ i t ng DATABASE. M t s đữ ị ượ ử ụ ể ạ ố ượ ộ ơ ồ
con c a DDL cho phép ng i qu n tr DATABASE đ nh nghĩa các thành ph n DATAủ ườ ả ị ị ầ
 Ngôn ng thao tác DATA (DML - Database Manipulation Language) đ c s d ng đ thêm, s a, xóa thông tin trên DATABASE. Nh ng ng i dùngữ ượ ử ụ ể ử ữ ườ
DATABASE s d ng các câu l nh đ thao tác trên DATABASEử ụ ệ ể
 Ngôn ng đi u khi n (DCL - Data Control Language) đ c s d ng đ qu n tr các quy n trên DATABASE và đ i t ng DATABASEữ ề ể ượ ử ụ ể ả ị ề ố ượ
 Ngôn ng ̃ truy vấn d ̃ liêu (DQL - Data Query Language) đ c dùng đê lấy DATABASE và đăt th ́ t lên nóư ư ̣ ượ ̉ ̣ ư ự
 Ngôn ng ̃ ra lênh thông th ̀ng (CCL - Common Command Language) đ c dùng đê tìm kiếm môt cách hiêu qua trong DATABASE. Nó có thê đ cư ̣ ươ ượ ̉ ̣ ̣ ̉ ̉ ượ
́ng dung vào các th viên tr c tuyến, n i có khối l ng thông tin l ́n và cần đ c sàng loc trong môt th ̀i gian ngắnư ̣ ư ̣ ự ơ ượ ơ ượ ̣ ̣ ơ
u đi m:Ư ể
 Các quan h d dàng đ c thi t l p trên mô hình m ng h n so v i mô hình phân c pệ ễ ượ ế ậ ạ ơ ớ ấ
 Mô hình nay đ m b o s toàn v n DATAả ả ự ẹ
 Mô hình này đ t đ c s đ c l p DATA c n thi tạ ượ ự ộ ậ ầ ế
Nh c đi m:ượ ể
 Khó thi t k DATABASEế ế
 Ph i n m rõ c u trúc bên trong DATABASE đ có th truy c pả ắ ấ ể ể ậ
 Do cung c p môi tr ng truy c p DATA nên đ di chuy n t A-D ph i tuân theo th t A-B-C-D, ng i s d ng t A ph i qua B và C đ đ n Dấ ườ ậ ể ể ừ ả ứ ự ườ ử ụ ừ ả ể ế
 R t khó đ cài đ t và b o trìấ ể ặ ả
IV: Mô hình quan hệ
Mô hình quan h là m t n l c nh m đ n gi n hóa c u trúc DATABASE. Lý thuy t mô hình quan h đ c xây d ng d a trên n n t ng khái ni m c aệ ộ ỗ ự ằ ơ ả ấ ế ệ ượ ự ự ề ả ệ ủ
lý thuy t t p h p trong toán h c. Không gi ng nh mô hình phân c p và mô hình m ng nó không có các liên k t v t lí. Nh ng phép toán đ c cung c p đế ậ ợ ọ ố ư ấ ạ ế ậ ữ ượ ấ ể
th c hi n trên các dòng c a b ng DATA. T t c data đ c bi u di n d i d ng th ng nh t là d ng b ng hai chi u. Các b ng (quan h ) ch a các dòng (b nự ệ ủ ả ấ ả ượ ể ễ ướ ạ ố ấ ạ ả ề ả ệ ứ ả
ghi) và các c t (tr ng). M i b ng đ u có > 1 tr ng (c t). M i b ng đ u có nhi u h n 1 khóa chính (primary key), có nhi u khóa ph (foreign key). DATAộ ườ ỗ ả ề ườ ộ ỗ ả ề ề ơ ề ụ

8. trên hai b ng đ c quan h v i nhau thông qua các c t thay cho các liên k t v t lí. Primary key trong m i b ng đóng vai trò t o quan h gi a các b ngả ượ ệ ớ ộ ế ậ ỗ ả ạ ệ ữ ả
trong cùng m t DATABASEộ
Mô hình Description DATABASE là m t t p h p là m t t p h p các quan h . Trong thu t ng mô hình:ộ ậ ợ ộ ậ ợ ệ ậ ữ
 Dòng đ c g i là b n ghiượ ọ ả
 C t đ c g i là tr ngộ ượ ọ ườ
 B ng đ c g i là quan hả ượ ọ ệ
 Danh sách các giá tr có th c a m t tr ng đ c g i là mi n. Có th có vài tr ng chung m t mi nị ể ủ ộ ườ ượ ọ ề ể ườ ộ ề
 S tuple xác đ nh s ph n t trong quan hố ị ố ầ ử ệ
 S property c a m t quan h xác đ nh b c c a quan hố ủ ộ ệ ị ậ ủ ệ
u đi mƯ ể :
 Đ c s d ng m t cách ph bi n nh t hi n nayượ ử ụ ộ ổ ế ấ ệ
 Cho phép l p trình viên t p trung vào góc nhìn logic h n là t p trung vào góc nhìn v t líậ ậ ơ ậ ậ
 H tr linh ho t các truy v nỗ ợ ạ ấ
 D dàng s d ng, cho dù ch a đ c đào t o nh ng v n có th t o thi t k m t DATABASE h p lý cũng nh ra các báo cáo truy v nễ ử ụ ư ượ ạ ư ẫ ể ạ ế ế ộ ợ ư ấ
Nh c đi mượ ể :

9.  Th c thi ch m h n so v i các mô hình DATABASE khácự ậ ơ ớ
Lesson 4: RDBMS
Group 1: Khái ni mệ
RDBMS là DBMS mà t t c DATA đ c nhìn th y qua d ng b ng DATA và t t c các thao tác đ u th c hi n trên b ng.ấ ả ượ ấ ạ ả ấ ả ề ự ệ ả
RDBMS s d ng SQL đ chuy n các truy v n c a ng i dùng thành các mã kĩ thu t đ l y DATA theo yêu c u:ử ụ ể ể ấ ủ ườ ậ ể ấ ầ
 Data (DATA) đ c trình bày nh t p h p cácượ ư ậ ợ b ngả
 Quan h đ c bi u di n b ng m t b ngệ ượ ể ễ ằ ộ ả
 Property là các c tộ
 Tuple là các hàng bi u di n các entityể ễ
 Key (khóa) nói chính xác h n là superkey – đ nh danh duy nh t c a m i entityơ ị ấ ủ ỗ , key đ c chia làm 2 lo iượ ạ :
 Khóa chính
 Khóa ngo iạ
 S b n ghi quan h t ng s tupleố ả ệ ổ ố
 B c quan h t ng s propertyậ ệ ổ ố
 Mi n thề u c tính t p h p các giá tr c a propertyộ ậ ợ ị ủ
Khái ni mệ Nghĩa
Quan hệ M t b ngộ ả
Tuple M t dòng ho c m t b n ghi trong b ngộ ặ ộ ả ả
Tr ngườ M t tr ng ho c m t c t trong b ngộ ườ ặ ộ ộ ả
Cardinality c a m t b ngủ ộ ả S dòng trong m t b ngố ộ ả
B c c a quan hậ ủ ệ S tr ng trong m t b ngố ườ ộ ả
Mi n giá tr c a tr ngề ị ủ ườ T p các giá tr có th l u tr trong tr ngậ ị ể ư ữ ườ
Khóa chính c a b ngủ ả M t tr ng ho c m t t p các tr ng mà giá tr c a nó xác đ nh duy nh t các b n ghi trongộ ườ ặ ộ ậ ườ ị ủ ị ấ ả
b ngả
Khóa ngo iạ M t tr ng ho c m t t p các tr ng trong b ng R1 mà nó ch ra m i b ng c a R1 v i b ngộ ườ ặ ộ ậ ườ ả ỉ ố ả ủ ớ ả
R2
Các tr ng khóa ngo i trong R1 ph i ch a các giá tr so kh p v i các giá tr t ng ng trongườ ạ ả ứ ị ớ ớ ị ươ ứ
b ng R2ả

10. Group 2: Ng i dùng DBMSườ
Nhi u nhóm ng i dùng nh thi t k , s d ng và thao tác trên m t DATABASE l n:ề ườ ư ế ế ử ụ ộ ớ
 Ng i qu n tr DATABASE (DBA)ườ ả ị
DBA là ng i thu th p thông tin s l u trong DATABASE (m t DATABASE đ c thi t k cung c p thông tin chính xác đúng lúc cho đúng ng i)ườ ậ ẽ ư ộ ượ ế ế ấ ườ
Nhi m v c a DBA là qu n lí các ngu n tài nguyên, c p phép quy n truy c p đ n DATABASE, ph i h p và giám sát quá trình s d ng, đáp ng cácệ ụ ủ ả ồ ấ ề ậ ế ố ợ ử ụ ứ
ngu n tài nguyên ph n c ng và ph n m m khi c n.ồ ầ ứ ầ ề ầ
Gi i thích các v n đ nh ph m vi nguyên t c b o m t và th i gian ph n h i h th ng ch mả ấ ề ư ạ ắ ả ậ ờ ả ồ ệ ố ậ
 Ng i thi t k DATABASEườ ế ế
Nhi m v là xác đ nh DATA đ c l u vào DATABASE và ch n các c u trúc phù h p đ th hi n và l u DATAệ ụ ị ượ ư ọ ấ ợ ể ể ệ ư
Giao ti p v i ng i dùng DATAABASE t ng lai đ n m b t và c p nh t các thi t k đ đáp ng đ c các yêu c uế ớ ườ ươ ể ắ ắ ậ ậ ế ế ể ứ ượ ầ
 Ng i phân tích h th ng và l p trình ng d ngườ ệ ố ậ ứ ụ
L p trình viên phân tích: Ch ra các yêu c u c a ng i dùng đ u cu i và phát tri n các đ c t cho các giao d ch tr c nh m th a mãn các yêu c u đóậ ỉ ầ ủ ườ ầ ố ể ặ ả ị ướ ằ ỏ ầ
L p trình viên ng d ng đ t các đ c t thành các ch ng trình, sau đó ki m tra, g l i, vi t tài li u và duy trì các giao d ch đã có tr c đóậ ứ ụ ặ ặ ả ươ ể ỡ ỗ ế ệ ị ướ
Ngoài ra còn có nh ng ng i khác c ng tác vào quá trình thi t k , phát tri n và v n hành ph n m m DBMS và môi tr ng h th ngữ ườ ộ ế ế ể ậ ầ ề ườ ệ ố
 Ng i thi t k DBMS và th c thiườ ế ế ự
Đây chính là nh ng ng i thi t k và cài đ t model cũng nh giao di n c a DBMS nh m t gói ph n m mữ ườ ế ế ặ ư ệ ủ ư ộ ầ ề
M t DBMS là m t h th ng ph n m m ph c t p bao g m nhi u thành ph n nh : model cài đ t b ng danh m c, ngôn ng truy v n, các b x lý giao di n,ộ ộ ệ ố ầ ề ứ ạ ồ ề ầ ư ặ ả ụ ữ ấ ộ ử ệ
truy c p DATA và b o m tậ ả ậ
DBMS ph i giao ti p đ c v i các ph n m m h th ng khác nhau nh : h đi u hành, các trình biên d ch c a các ngôn ng l p trình khác nhauả ế ượ ớ ầ ề ệ ố ư ệ ề ị ủ ữ ậ
 Ng i dùng đ u cu i.ườ ầ ố
Nhi m v là kích ho t m t ng d ng t ng tác v i h th ng, vi t m t ch ng trình truy v n, s a đ i ho c xóa DATA trong DATABASEệ ụ ạ ộ ứ ụ ươ ớ ệ ố ế ộ ươ ấ ử ổ ặ
Group 3: Các entity và các b ngả
M t entity là m t ng i, m t đ i t ng, m t s ki n, … mà nó có th xác đ nh riêng bi tộ ộ ườ ộ ố ượ ộ ự ệ ể ị ệ
M t entity có m t s tính ch t đ c xem nh là các tr ng và m i entity đ c gán m t tênộ ộ ố ấ ượ ư ườ ỗ ượ ộ
M t b ng ch a m t nhóm các entity g i là t p các entityộ ả ứ ộ ọ ậ
Khái ni m b ng và t p các entity có th thay th cho nhau. M t b ng đ c g i là m t quan h , các hàng đ c xem nh tuples và các c t đ c xem nhệ ả ậ ể ế ộ ả ượ ọ ộ ệ ượ ư ộ ượ ư
các tr ngườ

11. Các đ c tính c a b ng là:ặ ủ ả
 C u trúc 2 chi u bao hàm các c t và hàng đ c nh n l y nh b ngấ ề ộ ượ ậ ấ ư ả
 M i b ph n th hiỗ ộ ậ ể ện m t th c th đ n trong t p th c thộ ự ể ơ ậ ự ể
 M i c t có 1 tên duy nh tỗ ộ ấ
 Giao gi a hàng và c t th hi n m t giá tr data đ nữ ộ ể ệ ộ ị ơ
 M i b ng ph i có m t khóa chính giúp xác đ nh duy nh t m i hàngỗ ả ả ộ ị ấ ỗ
 T t c các giá tr trong m t c t ph i tuân theo cùng đ nh d ng dataấ ả ị ộ ộ ả ị ạ
VD: n u tr ng gán có đ nh d ng s , t t c các giá tr trong c t th hi n tr ng ph i là sế ườ ị ạ ố ấ ả ị ộ ể ệ ườ ả ố
 M i c t có ph m vi giá tr xác đ nh g i là mi n giá trỗ ộ ạ ị ị ọ ề ị
 Th t các hàng, các c t không quan tr ng trong DATABASEứ ự ộ ọ
Group 4: So sánh gi a DBMS và RDBMSữ
DBMS RDBMS
Không c n có data theo c u trúc d ng b ng, không ép bu c cácầ ấ ạ ả ộ
m i quan h d ng b ng gi a các m c data.ố ệ ạ ả ữ ụ
Trong RDBMS, c u trúc b ng là b t bu c và gi a chúng có m iấ ả ắ ộ ữ ố
quan h v i nhau đ c đ m b o b i h th ng. Các m i quan hệ ớ ượ ả ả ở ệ ố ố ệ
này làm cho ng i dùng có th áp d ng và qu n lý các qui t cườ ể ụ ả ắ
x lý vào các đo n mã.ử ạ
S l ng nh DATA đ c l u tr và thao tác.ố ượ ỏ ượ ư ữ RDBMS có th l u tr và thao tác trên m t s l ng l n DATA.ể ư ữ ộ ố ượ ớ
DBMS kém đ m b o h n RDBMS.ả ả ơ DBMS kém đ m b o h n RDBMS.ả ả ơ
Nó là 1 h th ng đ n ng i dùng.ệ ố ơ ườ Nó là 1 h th ng đa ng i dùngệ ố ườ
H u h t các DBMS không h tr ki n trúc client/server.ầ ế ổ ợ ế Nó h tr ki n trúc client/server.ổ ợ ế
Trong RDBMS:

12. B ng là quan tr ng nh t. Do đó, ng i dả ọ ấ ườ ùng có th thi t l p nhi u r ng bu c toàn v n cho các b ng đ data sau cùng đ c s d ng b i ng i sể ế ậ ề ằ ộ ẹ ả ể ượ ử ụ ở ườ ử
d ng v n gi s đúng đ nụ ẫ ữ ự ắ
Trong tr ng h p c a các DBMS các entity là quan tr ng h n và không có b ng đ c ti t l p gi a các entity nàyườ ợ ủ ọ ơ ả ượ ế ậ ữ
Part 4: Mô hình hóa DATA
Lesson 1: Mô hình DATA
Group 1: Khái ni mệ
Là nhóm các công c lý thuy t đ Description DATA, các m i b ng và ng nghĩa c a chúng.ụ ế ể ố ả ữ ủ
Nó cũng bao g m c Description các ràng bu c toàn v n mà DATA ph i tuân theoồ ả ộ ẹ ả
Group 2: Áp d ngụ
Quá trình áp d ng m t mô hình thích h p đ t ch c và c u trúc DATA đ c g i là mô hình hóa DATA. Mô hình hoá DATA đ c chia nh thành baụ ộ ợ ể ổ ứ ấ ượ ọ ượ ỏ
b c:ướ
 Conceptual Data Modeling (Mô hình DATA ý ni m)ệ
Mô hình Description cách nhìn DATA c a ng i s d ng, m i ng i s d ng khác nhau có cách nhìn DATA khác nhau.ủ ườ ử ụ ỗ ườ ử ụ
To Example: Phòng tuy n sinh nhìn th y các b n ghi d liêu v sinh viên. Phòng đào t o nhìn th y các b n ghi DATA v đi m thi,..ể ấ ả ữ ề ạ ấ ả ề ể
 Logical Data Modeling (Mô hình DATA lu n lý)ậ
Mô hình Description chi ti t DATA cùng v i m i b ng c a DATA. Mô hình này bi u di n DATA c a database d i d ng tr u t ng so v i cách l u tr v t lýế ớ ố ả ủ ể ễ ủ ướ ạ ừ ượ ớ ư ữ ậ
 Physical Data Modeling (Mô hình DATA v t lý)ậ
Mô hình Description toàn b các DATA c a database đ c bi u di n d i d ng g n v i l u tr trong các t p tin th c s trên các thi t b nhộ ủ ượ ể ễ ướ ạ ầ ớ ư ữ ậ ự ự ế ị ớ

13. Lesson 2: Mô hình entity, m i quan h E-Rố ệ
Group 1: Các nhóm c a mô hình entityủ
 Mô hình lu n lý d a trên đ i t ngậ ự ố ượ
 Mô hình lu n lý d a trên b n ghiậ ự ả
 Mô hình v t lýậ
Group 2: Mô hình entity
Mô hình entity - M i quan h (E-R) thu c phân lo i đ u tiên. Mô hình đ c d a trên ý t ng đ n gi n. DATA có th đ c hi u nh là các đ i t ngố ệ ộ ạ ầ ượ ự ưở ơ ả ể ượ ể ư ố ượ
trong th gi i th c đ c g i là entity và các m i quan h t n t i gi a các entity này.ế ớ ự ượ ọ ố ệ ồ ạ ữ
Mô hình E-R bao g m năm thành ph n c b n. Đó là:ồ ầ ơ ả
1. Th c th - Entityự ể
M i th c th là m t đ i t ng t n t i trong th gi i th c và đ c phân bi t v i các đ i t ng khácỗ ự ể ộ ố ượ ồ ạ ế ớ ự ượ ệ ớ ố ượ
VD: sinh viên A, thí sinh s 078ố
2. T p entity - Entity Setậ
Là m t nhóm th c th t ng đ ng nhauộ ự ể ươ ồ
VD: sinh viên, nhân viên
3. M i quan h - Relationshipố ệ
Là s k t h p hay g n k t gi a m t hay nhi u th c thự ế ợ ắ ế ữ ộ ề ự ể
VD: thu c v (belongs to), s h u (owns), làm vi c cho (works for), …ộ ề ở ữ ệ
4. T p quan h - Relationship Setậ ệ
M t t p h p các m i quan h t ng t nhau gi a 2 hay nhi u t p th c thộ ậ ợ ố ệ ươ ự ữ ề ậ ự ể
VD:làm vi c t i (work-in), gi a các nhân viên (Employee), và b pệ ạ ữ ộ h n (department)ậ
5. Tr ng – Attributesườ
Là các đ c tr ng c a các th c th , các tr ng phân bi t các th c th v i nhauặ ư ủ ự ể ườ ệ ự ể ớ
VD: sinh viên có các tr ng nh mã s sinh viên, tên, l p, …ườ ư ố ớ
Xe h i có các tr ng nh s đăng kí, tên xe, nhà s n xu t, …ơ ườ ư ố ả ấ

14. Các m i quan h đ c k t h p t m t ho c nhi u entity. Chúng có 3 ki u:ố ệ ượ ế ợ ừ ộ ặ ề ể
1. M i quan h t thân:ố ệ ự
Các m i quan h gi a các entity c a các t p entity gi ng nhau đ c g i là m i quan h t thânố ệ ữ ủ ậ ố ượ ọ ố ệ ự
2. M i quan h nh phân:ố ệ ị
Các m i quan h mà t n t i gi a các entity c a hai entity thu c các t p entity khác nhau đ c g i là quan h nh phânố ệ ồ ạ ữ ủ ộ ậ ượ ọ ệ ị
3. M i quan h tam phân:ố ệ

15. Các m i quan h mà t n t i gi a ba entity thu c các t p entity khác nhau đ c g i là m i quan h tam phânố ệ ồ ạ ữ ộ ậ ượ ọ ố ệ
Group 3: M i quan h E-Rố ệ
Các m i quan h có th đ c phân lo i d a trên ánh x t p h p. Các ánh x phân lo i khác nhau là:ố ệ ể ượ ạ ự ạ ậ ợ ạ ạ
I: Môt - m t (one-to-one)ộ
Ánh x này t n t i khi m t entity c a m t t p entity có th k t h p v i ch m t entity c a t p entity khácạ ồ ạ ộ ủ ộ ậ ể ế ợ ớ ỉ ộ ủ ậ
M i quan h 1-1 th c ch t không t n t i mà nó đ c t u d ng b ngố ệ ự ấ ồ ạ ượ ố ư ở ạ ả
II: M t - nhi u (one-to-many)ộ ề
Ánh x này t n t i khi m t entity c a m t t p entity đ c k t h p v i nhi u h n m t entity c a t p entity khácạ ồ ạ ộ ủ ộ ậ ượ ế ợ ớ ề ơ ộ ủ ậ

16. III: Nhi u-m t (many-to-one)ề ộ
Ánh x này t n t i khi nhi u entity c a m t t p entity đ c k t h p v i m t entity c a t p entity khácạ ồ ạ ề ủ ộ ậ ượ ế ợ ớ ộ ủ ậ
IV: Nhi u-nhi u (many-to-many)ề ề
Ánh x này t n t i khi s các entity c a t p entity đ c k t h p v i s entity c a t p entity khácạ ồ ạ ố ủ ậ ượ ế ợ ớ ố ủ ậ

17. Trong quá trình phân tích không t n t i quan h nhi u nhi u. n u có thì xu t hi n khi 2 b ng tr c yêu c uồ ạ ệ ề ề ế ấ ệ ả ướ ầ
Trong đó l y 2 khóa chính c a 2 b ng tr c chèn vào b ng m iấ ủ ả ướ ả ớ
Khi b ng m i xu t hi n thì quan h gi a chúng l i là quan h 1-1ả ớ ấ ệ ệ ữ ạ ệ
Không t n t i ph thu c b c c u trong b ngồ ạ ụ ộ ắ ầ ả
V: Plus
A: Primary key
Khóa chính là thu c tinh xác đ nh rõ duy nh t m t th c th trong m t t p th c thộ ị ấ ộ ự ể ộ ậ ự ể
B: Weak entity sets
Nhi u t p th c th không đ các tr ng đ thi t l p khóa chính đ c g i là t p th c th thi t y uề ậ ự ể ủ ườ ể ế ậ ượ ọ ậ ự ể ế ế
C: Strong entity sets
Các t p th c th có đ các tr ng đ thi t l p khóa chính đ c g i là các t p th c th m nhậ ự ể ủ ườ ể ế ậ ượ ọ ậ ự ể ạ
Group 4: Bi u đ entityể ồ
I: L c đ quan h entity (entity relationship diagrams)ượ ồ ệ
Bi u đ E-R là gi n đ trình bày c a mô hình E-R.ể ồ ả ồ ủ
Các ký hi u đ c dùng cho các thành ph n khác nhau có th nhìn th y trong b ng d i đây:ệ ượ ầ ể ấ ả ướ

18. Ngoài ra các tr ng trong mô hình E_R còn đ c phân chia ti p thành:ườ ượ ế
 Multi-Valued (đa tr )ị
Đ c minh h a v i hình elip vi n kép, có nhi u h n m t giá tr v i ít nh t m t th hi n c a th c th ch a nóượ ọ ớ ề ề ơ ộ ị ớ ấ ộ ể ệ ủ ự ể ứ
Tr ng này có th có gi i h n giá tr cao và th p đ xác đ nh mi n giá tr ch a trong tr ngườ ể ớ ạ ị ấ ể ị ề ị ứ ườ
 Composite (ph c h p)ứ ợ
Có th ch a 2 hay nhi u tr ng, bi u di n nhi u h n các tr ng c b nể ứ ề ườ ể ễ ề ơ ườ ơ ả

19.  Derived (d n xu t)ẫ ấ
Đ c minh h a b ng hình elip vi n đ tượ ọ ằ ề ứ
Tr ng d n xu t là tr ng ph thu c hoàn toàn vào tr ng khácườ ẫ ấ ườ ụ ộ ườ
II: Các b c xây d ngướ ự
1. Thu th p t t c các DATA mà c n đ c mô hình.ậ ấ ả ầ ượ
2. Nh n bi t DATA mà có th đ c mô hình nh là các entity trong th gi i th c.ậ ế ể ượ ư ế ớ ự
3. Nh n bi t các tr ng cho m i entityậ ế ườ ỗ
4. S p x p các t p entity y u, các t p entity m nh.ắ ế ậ ế ậ ạ
5. S p x p các tr ng đóng vai trò khoá, các tr ng đa tr , các tr ng k t h p, các tr ng d n su t.ắ ế ườ ườ ị ườ ế ợ ườ ẫ ấ
6. Xác đ nh các m i quan h gi a các entity.ị ố ệ ữ
7. S d ng các ký hi u khác nhau đ v các entity, tr ng và m i quan h gi a chúng. Dùng các ký hi u thích h p trong khi v các tr ng.ử ụ ệ ể ẽ ườ ố ệ ữ ệ ợ ẽ ườ
Lesson 3: Chu n hóaẩ
Nó là ti n trình t ch c DATA m t cách có hi u qu trong DATABASE.ế ổ ứ ộ ệ ả
M c đích c a ti n trình chu n hoá:ụ ủ ế ẩ
 Lo i b DATA b d th a mà v n đ m b o DATA ph thu c (ph thu c hàm là ràng bu c v s liên quan gi a nhi u tr ng trong b ng v i nhau )ạ ỏ ị ư ừ ẫ ả ả ụ ộ ụ ộ ộ ề ự ữ ề ườ ả ớ
 Vào lúc đ u, Codd (1972) trình bày 3 d ng chu n (1NF, 2NF and 3NF), t t c d a trên s ph thu c gi a các tr ng c a b ngầ ạ ẩ ấ ả ự ự ụ ộ ữ ườ ủ ả
Group 1: D ng chu n m t (1NF)ạ ẩ ộ
Các b ng đ t d ng chu n m t n u:ả ạ ạ ẩ ộ ế
 Chia DATA thành các b ng riêng bi t cho m i nhóm DATA có liên quanả ệ ỗ

20. To Example: B ng DATA sinh viên, b ng k t qu , môn h cả ả ế ả ọ
 Toàn b các c t c a b ng ph i có giá tr đ n.ộ ộ ủ ả ả ị ơ
 T t c các tr ng khoá ph i đ c xác đ nhấ ả ườ ả ượ ị
Group 2: D ng chu n hai (2NF)ạ ẩ
Các b ng đ t d ng chu n hai n u:ả ạ ạ ẩ ế
 Chúng ph i tho các yêu c u c a d ng chu n m tả ả ầ ủ ạ ẩ ộ
 M i tr ng(c t) không khóa đ u ph thu c đ y đ vào khóa chínhỗ ườ ộ ề ụ ộ ầ ủ
Ph thu c đ y đ : B là m t tr ng không khóa, X là m t t p tr ng làm khóa, X->B (X xác đ nh B) g i là ph thu c hàm đ y đ n u không có m t t pụ ộ ầ ủ ộ ườ ộ ậ ườ ị ọ ụ ộ ầ ủ ế ộ ậ
con nào c a X cũng có th xác đ nh B.ủ ể ị
 Các b ng quan h v i nhau thông qua các khoá ngo iả ệ ớ ạ
Group 3: D ng chu n ba (3NF)ạ ẩ
Các b ng đ t d ng chu n ba n u:ả ạ ạ ẩ ế
 Các b ng ph i tho các yêu c u d ng chu n haiả ả ả ầ ạ ẩ
 Không t n t i ph thu c b c c u trong b ng (không t n t i ph thu c gi a các tr ng không ph i là khóa. Ph thu c có ngu n là tr ng khôngồ ạ ụ ộ ắ ầ ả ồ ạ ụ ộ ữ ườ ả ụ ộ ồ ườ
khóa)
Group 4: Phi chu n hóaẩ
Khi chu n hóa m t DATABASE, d th a DATA đ c gi n xu ng. đi u này làm gi m đi nhu c u l u tr cho DATABASE và đ m b o s toàn v n dataẩ ộ ư ừ ượ ả ố ề ả ầ ư ữ ả ả ự ẹ
Nh ng thay vào đó có m t s tr ng i:ư ộ ố ở ạ
 Truy v n k t n i ph c t p do ph i th c hi n trên nhi u b ngấ ế ố ứ ạ ả ự ệ ề ả
 K t n i có th đ c th c hi n trên nhi u h n ba b ng ph thu c vào nhu c u thông tinế ố ể ượ ự ệ ề ơ ả ụ ộ ầ
N i nh k t n i đ c s d ng th ng xuyên thì hi u xu t s d ng DATABASE s r t th p, th i gian th c thicuar CPU yêu c u truy xu t s r t l nố ư ế ố ượ ử ụ ườ ệ ấ ử ụ ẽ ấ ấ ờ ự ầ ấ ẽ ấ ớ
Trong tr ng h p này, l u tr d th a vài tr ng data s làm tăng hi u năng s d ng DATABASEườ ợ ư ữ ư ừ ườ ẽ ệ ử ụ
Các DATABASE ch p nh n s d th a data đ tăng hi u năng đ c g i là các DATABASE phi chu n và ti n trình c a vi c th c hi n này g i là ti n trìnhấ ậ ự ư ừ ể ệ ượ ọ ẩ ế ủ ệ ự ệ ọ ế
phi chu nẩ
Lesson 4: Các toán t quan hử ệ
Mô hình quan h đ c d a trên đ i s quan h , nó bao g m t p h p các toán t đ th c hi n trên các b ngệ ượ ự ạ ố ệ ồ ậ ợ ử ể ự ệ ả
M i toán t n m gi m t ho c hai b ng nh là đ u vào và k t qu b ng đ c xem là đ u raỗ ử ắ ữ ộ ặ ả ư ầ ế ả ả ượ ầ

21. Group 1: Ch n - SELECT :ọ
Toán t này đ c dùng đ trích DATA tho mãn v i đi u ki n đã cho. Ký hi u “σ – sic ma” đ c dùng đ bi u hi n cho phép ch nử ượ ể ả ớ ề ệ ệ ượ ể ể ệ ọ
Group 2: Chi u - PROJECT:ế
Toán t này đ c s d ng đ chi u các chi ti t c a m t b ng quan h . Nó ch hi n th chi ti t các yêu c u lo i b các c t đ c n đ nh. Toán t PROJECTử ượ ử ụ ể ế ế ủ ộ ả ệ ỉ ể ị ế ầ ạ ỏ ộ ượ ấ ị ử
đ c bi u di n b i ký hi u “π - pi”ượ ể ễ ở ệ
Group 3: Tích đ các - PRODUCT:ề
Toán t này đ c bi u th b i “ử ượ ể ị ở x”. Nó giúp k t h p thông tin t hai b ngế ợ ừ ả
Group 4: H p - UNION:ợ
Toán t UNION dùng đ t p h p DATA t các b ng khác nhau và hi n di n phiên b n h p nh t c a DATA đ y đ . Toán tử ể ậ ợ ừ ả ệ ệ ả ợ ấ ủ ầ ủ ử UNION đ cượ mô tả b i ký tở ự “U”
L u ý:ư
 Chú ý r ng m i l nh SELECT trongằ ỗ ệ UNION ph i có cùng s c t.ả ố ộ Các c t cũng ph i cóộ ả cùng ki uể data
 Ngoài ra, các c t trong t ng câu l nh SELECT ph i đ c theo th tộ ừ ệ ả ượ ứ ự
I: Syntax
SELECT * FROM <Table-Name>
UNION [ALL]
SELECT * FROM <Table-Name>
Khi s d ng UNION k t qu tr v s là m t t p các giá tr không nhân b n (không trùng nhau)ử ụ ế ả ả ề ẽ ộ ậ ị ả
Khi s d ng UNION ALL k t qu tr v s là m t t p giá tr có s c t b ng t ng 2 c t đ c h p l iử ụ ế ả ả ề ẽ ộ ậ ị ố ộ ằ ổ ộ ượ ợ ạ
II: To Example
Group 5: Giao - INTERSECT:
Toán t nàyử phát sinh DATA mà đ c tho mãn trong t t c các b ng mà nó đ c miêu t . Nó đ c d a trên lý thuy t t p giao và đ c Description b iượ ả ấ ả ả ượ ả ượ ự ế ậ ượ ở
ký hi u “ệ ∩”
Group 6: Hi u - DIFFERENCE:ệ
Phép này có ký hi u “ệ -”. DATA đ c sinh ra t các b ng khác nhau mà tho mãn trong m t b ng còn b ng khác thì khôngượ ừ ả ả ộ ả ả
Group 7: N i - JOIN:ố
Phép h p đ c nâng cao t phép tích đ các. Nó cho phép l a ch n đ th c hi n nhân các b ng. (thông tin gi ng nhau thì có th k t h p đ c v i nhau)ợ ượ ừ ề ự ọ ể ự ệ ả ố ể ế ợ ượ ớ

22. Group 8: Chia - DIVIDE:
Phép chia, đ c Description b i ký t “ượ ở ự ÷”, thích h p đ truy v n mà bao g m c m t “for all”ợ ể ấ ồ ụ ừ
Part 5: SQL Language
Lesson 1: Nh ng v n đ c b n và quan tr ngữ ấ ề ơ ả ọ trong DATABASE
Group 1: Gi i thi uớ ệ
 SQL là vi t t t c a Structured Query Language - Ngôn ng truy v n c u trúc.ế ắ ủ ữ ấ ấ
 SQL cho phép b n truy c p vào CSDLạ ậ
 SQL server đ c xây d ng trên Syntax c a SQL ANSI chu n và có ph n đ c m r ng đ c g i v i cái tên Transact-SQLượ ự ủ ẩ ầ ượ ở ộ ượ ọ ớ
 SQL server h tr 3 lo i câu l nh Transact-SQL:ỗ ợ ạ ệ
1. DDL - DATA Definition Language : Ngôn ng đ nh nghĩa dataữ ị
2. DML - DATA Manipulation Language: Ngôn ng thao tác dataữ
3. CDL - Control Definition Language : Ngôn ng đi u khi n dataữ ề ể
Group 2: L u ýư
 Cách s d ng kí hi u:ử ụ ệ
 [ ] : đ i t ng có th xu t hi n ho c tr ngố ượ ể ấ ệ ặ ố
 { } : đ i t ng n m trong m t kh iố ượ ằ ộ ố
 ( ) : đ i t ng miêu t tr ngố ượ ả ườ
 < > : đ i t ng b t bu cố ượ ắ ộ
 M t s h th ng đ i h i có d u ch m ph y sau câu l nh SQL, d u ch m ph y “;” là cách chu n độ ố ệ ố ờ ỏ ấ ấ ẩ ệ ấ ấ ẩ ẩ ể phân cách m i câu l nh SQL trong các h th ngỗ ệ ệ ố
DATABASE cho phép nhi u h n m t câu l nh SQL đ c th c thi trong cùng m t cu c g i đ n máy ch . N u chúng ta s d ng công c MS accessề ơ ộ ệ ượ ự ộ ộ ọ ế ủ ế ử ụ ụ
ho c SQL server xxxx c a MS thì không c n d u “;”ặ ủ ầ ấ
 Tr c m t giá tr là 1 chu i theo d ng unicode thì thêm 1 ch Nướ ộ ị ỗ ạ ữ
 Chú thích trong T-SQL
Chú thích là các đo n văn b n di n gi i trong m t ch ng trình (đo n l nh) mà trình biên d ch s không th c thi. M c đích là đ chú gi i v mã l nh đ dạ ả ễ ả ộ ươ ạ ệ ị ẽ ự ụ ể ả ề ệ ể ễ
dàng b o trì, s a đ i m t cách d dàng.ả ử ổ ộ ễ
Chú thích trên 1 dòng:
-- [n i dung]ộ
Chú thích trên nhi u dòng:ề
/*n i dung*/ộ

23. Group 3: Cách th c thi l nh T-SQLự ệ
I: Th c thi l nh đ n lự ệ ơ ẻ
X lý t ng câu l nh là cách th ng dùng. Chúng ta có th th y đó alf l nh SELECTử ừ ệ ườ ể ấ ệ
Câu l nh SELECT là câu l nh phi th th c, nó không ch rõ ràng các b c m t cách chính xác mà DATABASE th c thi đ i v i DATA. Nói cách khác,ệ ệ ủ ụ ỉ ướ ộ ự ố ớ
server ph i phân tích câu l nh đ xác đ nh cách l y data hi u qu nh t. Quá trình này đ c g i là t i u hóa câu l nh SELECT và đ i t ng th cả ệ ể ị ấ ệ ả ấ ượ ọ ố ư ệ ố ượ ự
hi n t i u này đ c g i là b t i u truy v nệ ố ư ượ ọ ộ ố ư ấ
To Example:
SELECT * FROM Employee
II: X lý lôử
M t lô là m t t p h p c a m t ho c nhi u câu l nh Transact-SQL đ c g i cùng m t th i đi m t m t ng d ng đ n SQL Server đ th c thiộ ộ ậ ợ ủ ộ ặ ề ệ ượ ử ộ ờ ể ừ ộ ứ ụ ế ể ự
Các câu l nh này đ c biên d ch thành m t đ n v th c thi và đ c g i làệ ượ ị ộ ơ ị ự ượ ọ “execution plan”
Các câu l nh trongệ “execution plan” đ c th c hi n cùng m t lúcượ ự ệ ộ
To Example:
USE adventureworks
GO
SELECT * FROM Employee
GO
III: Th c thi d i d ng scriptự ướ ạ
SQL có th th c thi d i d ng t p tin đ c l u tr trong file. Ph n m r ng c a file th ng đ c l u d i d ng *.sql. T p tin s đ c đ c tr c khiể ự ướ ạ ệ ượ ư ữ ầ ở ộ ủ ườ ượ ư ướ ạ ậ ẽ ượ ọ ướ
đ c yêu c u th c thi. V i đi u ki n d ng trong script ph i là ki u x lý lô.ượ ầ ự ớ ề ệ ạ ả ể ử
Group 4: Toàn v n dataẹ
I: N i dungộ
 Trong Toàn v n data chúng ta c n n m nh ng ki n th c sau:ẹ ầ ắ ữ ế ứ
 Toàn v n d li u (Data Intergrity)ẹ ữ ệ
 Đ nh nghĩa và mô t toàn v n d li u.ị ả ẹ ữ ệ
 Li t kê các qui t c cho toàn v n d li uệ ắ ẹ ữ ệ
 Cách th c thi toàn v n d li u.ự ẹ ữ ệ

24.  Các lo i toàn v n d li u (Type of the Integrity)ạ ẹ ữ ệ
 Toàn v n th c th .ẹ ự ể
 Toàn v n v mi n giá tr .ẹ ề ề ị
 Toàn v n tham chi u.ẹ ế
 Toàn v n do ng i dùng đ nh nghĩa.ẹ ườ ị
 Các ràng bu c toàn v n (Integrity Constrains)ộ ẹ
 S c n thi t c a ràng bu c toàn v n.ự ầ ế ủ ộ ẹ
 Ràng bu c UNIQUE.ộ
 Ràng bu c CHECK.ộ
 Ràng bu c PRIMARY KEY.ộ
 Ràng bu c FOREIGN KEY.ộ
II: Toàn v n d li u (Data Intergrity)ẹ ữ ệ
A: Đ nh nghĩa và mô t toàn v n d li uị ả ẹ ữ ệ
 Trong Dataabase, khi data đ c l u tr ho c c p nh t các giá tr nh p vào c n ph i đ c ki m tra tính h p l và tính đúng đ nượ ư ữ ặ ậ ậ ị ậ ầ ả ượ ể ợ ệ ắ
 N u có thao tác b t kỳ nh s a hay xóa nào trên data, thì s thay đ i đó c n ph i đ c ph n ánh đ n t t c các n i khác trong database có liênế ấ ư ử ự ổ ầ ả ượ ả ế ấ ả ơ
quan đ n data đó.ế
 Tính toàn v n c a data có th đ c đ m b o (ensure) b ng cách đ a ra m t s các ki m tra nào đó t i lúc t o b ng ho c lúc ch nh s a b ng và sauẹ ủ ể ượ ả ả ằ ư ộ ố ể ạ ạ ả ặ ỉ ử ả
đó áp d ng nh ng ki m tra này khi qu n lý dataụ ữ ể ả

25. B: Các quy t c cho toàn v nắ ẹ
 Có m t s các qui t c(rule) cho toàn v n d li u giúp đ m b o tính đúng đ n và nh t quán c a d li u. Các qui t c đó là:ộ ố ắ ẹ ữ ệ ả ả ắ ấ ủ ữ ệ ắ
 Trong m t b ng không th có hai b n ghi (record) mà giá tr t t c các c t là nh nhau.ộ ả ể ả ị ở ấ ả ộ ư
 Ch có các giá tr d li u h p l m i có th đ c thêm vào.ỉ ị ữ ệ ợ ệ ớ ể ượ
 Tính h p l c a d li u v n ph i đ c duy trì (ợ ệ ủ ữ ệ ẫ ả ượ maintain) khi d li u đ c ch nh s a.ữ ệ ượ ỉ ử
 V i các b ng có quan h v i nhau qua m t c t chung, khi thay đ i d li u trong c t chungớ ả ệ ớ ộ ộ ổ ữ ệ ộ (common) b ng này nên đ c ph n ánh phù h p t iở ả ượ ả ợ ớ
các b ng có liên quanả (relate).
 Ngoài các quy t c trên thì đ i v i t ng ng d ng cho t ng t ch c c th s có nh ng quy c riêng cho d li u trong CSDL. Nh ng quy c nàyắ ố ớ ừ ứ ụ ừ ổ ứ ụ ể ẽ ữ ướ ữ ệ ữ ướ
đ c g i là các quy t c nghi p v (Business Rules). Và vi c đ m b o các quy t c nghi p v cũng chính là m t ph n c a vi c đ m b o tính toànượ ọ ắ ệ ụ ệ ả ả ắ ệ ụ ộ ầ ủ ệ ả ả
v n d li u trong CSDL.ẹ ữ ệ
C: Th c thi toàn v n d li uự ẹ ữ ệ
 SQL Server 2005 h tr 4 c ch đ cho phép b n th c thi toàn v n d li uỗ ợ ơ ế ể ạ ự ẹ ữ ệ
 Constraints
Constraint là các thu c tính, b n có th g n cho các c t trong b ng đ ngăn các d li u không h p l đ c nh p vào c tộ ạ ể ắ ộ ả ể ữ ệ ợ ệ ượ ậ ộ
 Default values
B n có th đ nh nghĩa các giá tr cho các c t không ch p nh n giá tr null. Khi th c hi n thêm ho c s a giá tr m c đ nh s đ c chèn vào b n ghi t i cácạ ể ị ị ộ ấ ậ ị ự ệ ặ ử ị ặ ị ẽ ượ ả ạ
c t b b tr ngộ ị ỏ ố
 Rules
Các Rule là các constraint có th đ c áp d ng đ đi u khi n các giá tr d li u đ c nh p vào b ng. Các rule đ c l p v i vi c đ nh nghĩa b ng và có thể ượ ụ ể ề ể ị ữ ệ ượ ậ ả ộ ậ ớ ệ ị ả ể
áp d ng cho nhi u b ng.ụ ề ả
 Triggers
M t trigger trong SQL Server 2005 có ch a các đo n code t o thành các câu l nh T-SQL đ c th c thi t đ ng khi có m t s xác đ nh x y ra.ộ ứ ạ ạ ệ ượ ự ự ộ ộ ự ị ả
III: Các lo i toàn v n d li u (Data Integrity)ạ ẹ ữ ệ
 S toàn v n c a d li u có th đ c phân lo i thành các nhóm sau:ự ẹ ủ ữ ệ ể ượ ạ

26.  Toàn v n th c th .ẹ ự ể
 Toàn v n v mi n giá tr .ẹ ề ề ị
 Toàn v n tham chi u.ẹ ế
 Toàn v n do ng i dùng đ nh nghĩa.ẹ ườ ị
A: Toàn v n th c th (Entity Integrity)ẹ ự ể
 M i b ng trong DATABASE bi u di n cho m t th c th , trong đó m i record (b n ghi) bên trong b ng bi u di n cho m t th hi n c a th c th .ỗ ả ể ễ ộ ự ể ỗ ả ả ể ễ ộ ể ệ ủ ự ể
 Toàn v n th c th đ c đ m b o b i:ẹ ự ể ượ ả ả ở
 Ràng bu cộ PRIMARY KEY.
C t có ràng bu c PRIMARY KEY s không cho phép chèn vào giá tr null ho c giá tr trùng v i các giá tr đã có.ộ ộ ẽ ị ặ ị ớ ị
 Ràng bu cộ UNIQUE.
C t có ràng bu c UNIQUE s không cho phép nh p vào giá tr trùng nhau và cho phép nh p vào m t giá tr null m t l n.ộ ộ ẽ ậ ị ậ ộ ị ộ ầ
 Indexes.
Indexes có th đ c dùng đ ngăn c n nh p giá tr trùng nhau vào m t c t đ đ m b o tính duy nh t c a các giá tr .ể ượ ể ả ậ ị ộ ộ ể ả ả ấ ủ ị
 Thu c tínhộ IDENTITY.
Thu c tính IDENTTITY đ c đ nh nghĩa cho m t c t đ nh danh trong b ng. C t đ nh danh là c t có ch a các giá tr tu n t do h th ng phát sinh m i khiộ ượ ị ộ ộ ị ả ộ ị ộ ứ ị ầ ự ệ ố ỗ
m t record đ c thêm vào. T t các giá tr trong c t này là duy nh t.ộ ượ ấ ị ộ ấ
B: Toàn v n mi n giá tr (Domain Integrity)ẹ ề ị
 M t mi n là m t t p h p các giá tr t o ra nh ng giá tr h p l trong m t c t.ộ ề ộ ậ ợ ị ạ ữ ị ợ ệ ộ ộ
 Đ đ m b o s toàn v n v mi n, t t c các giá tr d li u trong b ng nên thu c v mi n đã xác đ nh.ể ả ả ự ẹ ề ề ấ ả ị ữ ệ ả ộ ề ề ị

27.  Trong SQL Server 2005, s d ng các ràng bu c sau đ đ m b o tính toàn v n v mi n giá tr :ử ụ ộ ể ả ả ẹ ề ề ị
 FOREIGN KEY constraint.
Giá tr cho c t FOREIGN KEY ho c có th là null ho c có th là m t giá tr t n t i trong c t UNIQUE ho c c t PRIMARY KEY mà c t có tham chi u đ n.ị ộ ặ ể ặ ể ộ ị ồ ạ ộ ặ ộ ộ ế ế
 CHECK constraint.
Ràng bu c CHECK ch ra m t mi n giá tr h p l có th đ c nh p vào cho c t.ộ ỉ ộ ề ị ợ ệ ể ượ ậ ộ
 DEFAULT definition.
Ràng bu c DEFAULT ch ra các giá tr cho nh ng c t không ch p nh n giá tr null. Giá tr m c đ nh đ c t đ ng gán cho c t khi c t đó b b tr ng.ộ ỉ ị ữ ộ ấ ậ ị ị ặ ị ượ ự ộ ộ ộ ị ỏ ố
 NOT NULL definition.
NOT NULL ch ra r ng c t đó không ch p nh n giá tr NULL (không đ c đ tr ng)ỉ ằ ộ ấ ậ ị ượ ể ố
 Data Types.
Ki u d li u h p l đã đ c xác đ nh cho nhi u c t khác nhau. Ví d : Khi c t đ c đ nh nghĩa có ki u d li u là date thì ch ch p nh n các giá tr ki u date.ể ữ ệ ợ ệ ượ ị ề ộ ụ ộ ượ ị ể ữ ệ ỉ ấ ậ ị ể
 Rules.
Rule là các ràng bu c xác đ nh mi n ho c d ng giá tr h p l cho m t c t. Rule có th đ nh nghĩa đ c l p sau đó áp d ng cho nhi u b ng.ộ ị ề ặ ạ ị ợ ệ ộ ộ ể ị ộ ậ ụ ề ả
C: Toàn v n tham chi u (Referential Integrity)ẹ ế
 Toàn v n tham chi u đ m b o tính nh t quán d li u gi a các b ng có liên quan v i nhau thông qua tr ng chungẹ ế ả ả ấ ữ ệ ữ ả ớ ườ

28.  S d ng khóa ngo i (FOREIGN KEY) đ th c hi n toàn v n tham chi u.ử ụ ạ ể ự ệ ẹ ế
 Tính toàn v n tham chi u đ c đ m b o b i các qui t c sau:ẹ ế ượ ả ả ở ắ
 Các giá tr chèn vào c t khóa ngo i FOREIGN KEY là nh ng giá tr b t bu c ph i có t n t i c t UNIQUE ho c PRIMARY KEY b ng tham chi u.ị ộ ạ ữ ị ắ ộ ả ồ ạ ộ ặ ở ả ế
 N u giá tr trong c t UNIQUE ho c PRIMARY KEY đ c s a đ i, thì s thay đ i t ng t cũng đ c th c hi n trên c t khóa ngo i (FOREIGNế ị ộ ặ ượ ử ổ ự ổ ươ ự ượ ự ệ ộ ạ
KEY).
 N u m t giá tr trong c t UNIQUE ho c PRIMARY KEY b xóa b , s xóa b cũng nên đ c th c hi n trong các c t khóa ngo i (FOREIGN KEY).ế ộ ị ộ ặ ị ỏ ự ỏ ượ ự ệ ộ ạ
D: Toàn v n do ng i d ng đ nh nghĩa (User-Defined Integrity)ẹ ườ ừ ị
 Các ràng bu c toàn v n có s n trong SQL Server 2005 v n ch a đ đ đ m b o các giá tr d li u là đúng theo d ng (format) ho c mi n theo mongộ ẹ ẵ ẫ ư ủ ể ả ả ị ữ ệ ạ ặ ề
mu n. Do đó các ràng bu c do ng i dùng đ nh nghĩa có th đ c áp d ng cho các c t đ duy trì tính toàn v n d li u.ố ộ ườ ị ể ượ ụ ộ ể ẹ ữ ệ
Ví d : S đi n tho i yêu c u ph i có d ng nh (123) 456-789. Nh v y có th t o ki u d li u do ng i dùng đ nh nghĩa đ nh n vào giá tr theo d ngụ ố ệ ạ ầ ả ạ ư ư ậ ể ạ ể ữ ệ ườ ị ể ậ ị ạ
này.
IV: Các ràng bu c toàn v n (Integrity Constrains)ộ ẹ
 Các ràng bu c đ c s d ng đ đ m b o tính h p l c a d li u trong m t b ng và đ m b o tính nh t quán d li u gi a các b ng liên quan.ộ ượ ử ụ ể ả ả ợ ệ ủ ữ ệ ộ ả ả ả ấ ữ ệ ữ ả
 B n có th đ nh nghĩa các ràng bu c cho c t ho c cho b ng.ạ ể ị ộ ộ ặ ả

29. A: R ng bu c PRIMARY KEYằ ộ
 M c đích c a c t khóa chính (PRIMARY KEY) là đ xác đ nh tính duy nh t c a m i record có trong b ng.ụ ủ ộ ể ị ấ ủ ỗ ả
 Ràng bu c PRIMARY KEY ki m tra s duy nh t c a d li u trong c t khóa chính, không cho đ a vào các giá tr trùng nhau.ộ ể ự ấ ủ ữ ệ ộ ư ị
 M t PRIMARY KEY có th là m t c t ho c là s k t h p c a nhi u c tộ ể ộ ộ ặ ự ế ợ ủ ề ộ
 Ràng bu c PRIMARY KEY có th đ c ch ra bên trong câu l nh CREATE TABLE ho c ALTER TABLEộ ể ượ ỉ ệ ặ
 Cú pháp
CREATE TABLE <Table-Name>
(
<Field-Name> <Data-Type> PRIMARY KEY,
)
 Ví d : T o khóa chính cho tr ng ClienID trong b ng Client_Infoụ ạ ườ ả
CREATE TABLE < Client_Info >
(
ClientID varchar(5) PRIMARY KEY,
DOB datetime,
Country varchar(30),
)
 Minh h aọ

30. B: R ng bu c FOREIGN KEYằ ộ
 Các tùy ch n cascading đ c đ nh nghĩa cùng v i vi c t o ràng bu c khóa ngo i đ đ m b o tính nh t quán d li u gi a các b ng liênọ ượ ị ớ ệ ạ ộ ạ ể ả ả ấ ữ ệ ữ ả quan khi
th c hi n thay đ i trên c t PRIMARY KEY ho c UNIQUE.ự ệ ổ ộ ặ
 Có hai tùy ch n cascadeọ :
 ON UPDATE [ NO ACTION | CASCADE ]: Ch cho SQL SERVER cách thi hành khi có hành đ ng c p nh t x y ra trên c t PRIMARY KEY ho c UNIQUEỉ ộ ậ ậ ả ộ ặ
c a b ng tham chi u.ủ ả ế
 NO ACTION: Báo l i khi bên c t khóa ngo i có các giá tr có liên quan t i giá tr b s a trong c t PRIMARY KEY ho c UNIQUE.ỗ ộ ạ ị ớ ị ị ử ộ ặ
 CASCADE: Khi c p nh t giá tr c t PRIMARY KEY ho c UNIQUE, các giá tr trong c t khóa ngo i có liên cũng đ c c p nh t theo.ậ ậ ị ở ộ ặ ị ộ ạ ượ ậ ậ
 ON DELETE [ NO ACTION | CASCADE ]: Ch cho SQL SERVER cách thi hành khi có hành đ ng xóa x y ra trên c t PRIMARY KEY ho c UNIQUE c aỉ ộ ả ộ ặ ủ
b ng tham chi u.ả ế
 NO ACTION: Thông báo l i s x y ra trong tr ng h p m i quan h gi a hai b ng cha – con có d li uỗ ẽ ả ườ ợ ố ệ ữ ả ữ ệ
 CASCADE: N u ch đ nh CASCADE thì khi xoá m t dòng d li u trên b ng cha thì các dòng d li u liên quan trên b ng con cũng s b xoá.ế ỉ ị ộ ữ ệ ả ữ ệ ả ẽ ị
 Cú pháp
CREATE TABLE <Table-Name>
(
<Field-Name> <Data-Type> PRIMARY KEY,
)
CREATE TABLE <Table-Name>
(
<Field-Name> <Data-Type>
FOREIGN KEY REFERENCES <Referenced-Table-Name> (Referenced-Field-Name) [ON UPDATE CASCADE] [ON DELETE CASCADE],
)
 Ví dụ
CREATE TABLE <Employee_Details>
(

31. Employee_ID PRIMARY KEY,
Employee_Name varchar(30),
Salary float,
)
CREATE TABLE <Payroll>
(
Employee_ID varchar(5) PRIMARY KEY,
Salary float
FOREIGN KEY REFERENCES Employee_Details(Salary) ON UPDATE CASCADE ON DELETE CASCADE,
)
 Minh h aọ
C: R ng bu c UNIQUEằ ộ
 Ràng bu c UNIQUE có th áp d ng cho m t c t ho c cho k t h p nhi u c t đ đ m b o tính duy nh t c a d li u trong nh ng c t này.ộ ể ụ ộ ộ ặ ế ợ ề ộ ể ả ả ấ ủ ữ ệ ữ ộ
 Ràng bu c UNIQUE đ m b o tính toàn v n th c th trong b ng.ộ ả ả ẹ ự ể ả
 Ràng bu c UNIQUE có th đ c đ nh nghĩa bên trong câu l nh CREATE TABLE ho c ALTER TABLE.ộ ể ượ ị ệ ặ
 Trong m t b ng có th có nhi u ràng bu c UNIQUE cho nhi u c t.ộ ả ể ề ộ ề ộ
Chú ý: V i c t áp d ng ràng bu c UNIQUE, Giá tr null ch đ c phép nh p vào m t l n.ớ ộ ụ ộ ị ỉ ượ ậ ộ ầ
 Cú pháp
CREATE TABLE <Table-Name>
(
<Field-Name> <Data-Type> UNIQUE,

32. )
 Ví d :ụ T o ràng bu c UNIQUE cho c t TransNumber c a b ng Account_Transactionsạ ộ ộ ủ ả
CREATE TABLE <Table-Name>
(
Date datetime,
TransNumber int UNIQUE,
)
 Minh h aọ
D: R ng bu c CHECKằ ộ
 Ràng bu c CHECK xác đ nh m t mi n giá tr nh p vào cho c t.ộ ị ộ ề ị ậ ộ
 Ràng bu c CHECK đ c t o v i bi u th c logic (là bi u th c có giá tr tr v True hay False) đ ki m tra giá tr nh p vào.ộ ượ ạ ớ ể ứ ể ứ ị ả ề ể ể ị ậ
 B n có th áp d ng m t ràng bu c CHECK t i m t nhóm các c t.ạ ể ụ ộ ộ ớ ộ ộ
 Cú pháp
CREATE TABLE <Table-Name>
(
<Colun-Name> <Data-Type> CHECK(condition),
)
 Ví dụ
CREATE TABLE <Account_Types>
(
AccTypeID int identity,
AccNo int CHECK(AccNo>0 and AccNo<100000)
)
 Minh h aọ

33. Lesson 2: Index
I: N i dungộ
Trong index có nh ng v n đ sau:ữ ấ ề
 Đ nh nghĩa và mô t ch m c (index)ị ả ỉ ụ
 Mô t d li u đ c l u tr nh th nào trong SQL Server 2005.ả ữ ệ ượ ư ữ ư ế
 S c n thi t c a index.ự ầ ế ủ
 Index c n thi t đ c dùng đâu.ầ ế ượ ở
 Ki n trúc Indexế
 Tìm ki m dòng (Finding Rows)ế
II: Gi i thi u Indexớ ệ
A: D li u đ c mô t trong SQL server 2005ữ ệ ượ ả
 Các Index đ c t o đ cho vi c l y d li u đ c nhanh h n.ượ ạ ể ệ ấ ữ ệ ượ ơ
 D li u đ c s p x p, truy c p s d dàng h n d li u không đ c s p x p.ữ ệ ượ ắ ế ậ ẽ ễ ơ ữ ệ ượ ắ ế
 Truy v n trên các b ng có index đ c th c thi nhanh h n và ít chi m tài nguyên h th ng h n.ấ ả ượ ự ơ ế ệ ố ơ

34.  Các index database có ch a m t danh sách các giá tr (g i là các khóa) l y t m t ho c nhi u c t c a b ng và các đ a ch c a các trang d li u (g i làứ ộ ị ọ ấ ừ ộ ặ ề ộ ủ ả ị ỉ ủ ữ ệ ọ
các con tr ) cho bi t v trí d li u đ c l u tr .ỏ ế ị ữ ệ ượ ư ữ
 Trang (page) là đ n v l u tr d li u nh nh t trong SQL Server 2005. Các trang này ch a d li u theo t ng dòng.ơ ị ư ữ ữ ệ ỏ ấ ứ ữ ệ ừ
 Kích th c m i page là 8 KB (1MB có 128 page). Trong đó 96 byte đ u tiên c a page (page header) l u tr các thông tin h th ng v page nh :ướ ỗ ầ ủ ư ữ ệ ố ề ư
 S trangố
 Lo i trang (data, Index, text/image,..)ạ
 Không gian còn tr ng trên trangố
 Ch s ID c a trangỉ ố ủ
 Các t p tin d li u (Data Files)ậ ữ ệ
 T p tin d li u c a m t database đ c phân chia logic thành các page và đ c đánh s liên t c t 0 đ n n. B máy database c a SQL Server th cậ ữ ệ ủ ộ ượ ượ ố ụ ừ ế ộ ủ ự
hi n đ c ghi d li u trên các page này.ệ ọ ữ ệ
 SQL Server 2005 có ba lo i t p tin sau:ạ ậ
 Primary Data Files (*.mdf)
 Secondary Data Files (*.ndf)
 Log Files (*.ldf)
B: S c n thi t c a indexự ầ ế ủ
 SQL Server 2005 cung c p tính năng đánh index giúp cho vi c l y d li u d dàng và nhanh chóng.ấ ệ ấ ữ ệ ễ
 M t index trong database SQL Server 2005 mang các thông tin đ chúng ta có th tìm th y d li u mà không c n ph i duy t qua toàn b b ng.ộ ể ể ấ ữ ệ ầ ả ệ ộ ả

35.  Index gi ng nh b ng m c l c c a m t cu n sách. B n tìm ch đ mà b n quan tâm trong b ng m c l c và sau đó chuy n th ng đ n ch đ đóố ư ả ụ ụ ủ ộ ố ạ ủ ề ạ ả ụ ụ ể ẳ ế ủ ề
thông qua s trang đã cho.ố
 Các record trong m t b ng đ c l u tr theo th t mà chúng đ c nh p vào. Vi c l u tr trong database nh v y là không đ c s p x p.ộ ả ượ ư ữ ứ ự ượ ậ ệ ư ữ ư ậ ượ ắ ế
 Khi l y d li u trong các b ng nh v y, c n ph i duy t qua toàn b b ng. Đi u đó làm cho t c đ x lý truy v n l y d li u b ch m xu ng. V y cácấ ữ ệ ả ư ậ ầ ả ệ ộ ả ề ố ộ ử ấ ấ ữ ệ ị ậ ố ậ
index đ c t o đ tăng t c đ truy v n l y d li u.ượ ạ ể ố ộ ấ ấ ữ ệ
 Khi có m t index đ c t o cho b ng, index này s t o ra m t th t cho các dòng d li u có trong b ng. Đi u này giúp cho vi c xác đ nh v trí và l yộ ượ ạ ả ẽ ạ ộ ứ ự ữ ệ ả ề ệ ị ị ấ
d li u trong quá trình tìm ki m đ c nhanh h n.ữ ệ ế ượ ơ
 M t b ng có th có nhi u indexộ ả ể ề
C: T o index nh th nào cho h p lýạ ư ế ợ
 Th i đi m t o indexờ ể ạ
 Hãy t ng t ng v m t quy n t đi n, các t trong quy n t đi n đó không đ c s p x p theo b ng ch cái, và b n mu n tra c u m t tưở ượ ề ộ ể ừ ể ừ ề ừ ể ượ ắ ế ả ữ ạ ố ứ ộ ừ
trong quy n t đi n đó (đi u đó quá khó)ể ừ ể ề
 M t b ng trong database có m t kh i l ng l n các dòng d li u th ng xuyên đ c truy xu t. Các dòng d li u c n đ c s p x p đ cho vi cộ ả ộ ố ượ ớ ữ ệ ườ ượ ấ ữ ệ ầ ượ ắ ế ể ệ
l y d li u là nhanh nh t. Do đó vi c t o index (v t lý hay logic s p x p các record) cho m t b ng giúp cho vi c tìm ki m m t dòng d li u trấ ữ ệ ấ ệ ạ ậ ắ ế ộ ả ệ ế ộ ữ ệ ở
nên nhanh h n và ít chi m tài nguyên h th ng h n.ơ ế ệ ố ơ

36.  Tránh l m d ng indexạ ụ
 Các ch m c giúp cho vi c l y d li u đ c nhanh h n nh ng chúng cũng làm tiêu t n không gian đĩa và cũng c n ph i đ c duy trìỉ ụ ệ ấ ữ ệ ượ ơ ư ố ầ ả ượ (maintain).
 Ch m c không c n thi t ph i t o khi:ỉ ụ ầ ế ả ạ
 Ch m c không đ c s d ng th ng xuyên.ỉ ụ ượ ử ụ ườ
 Không t o ch m c trên các c t có d li u trùng nhau.ạ ỉ ụ ộ ữ ệ
III: Ki n trúc Indexế
 Trong SQL Server, các ch m c đ c t ch c gi ng nh các cây nh phân (B-tree).ỉ ụ ượ ổ ứ ố ư ị
 M i trang trong cây ch m c index B-tree đ c g i là nút ch m c (index node)ỗ ỉ ụ ượ ọ ỉ ụ
Nút cao nh t c a cây g iấ ủ ọ
là nút g c (ố root node)
Nút g c và nút trung gian có ch a m t trang chố ứ ộ ỉ
m c (index page) n m gi các ch m c dòngụ ắ ữ ỉ ụ
(index row).
M i Ch m c dòng có ch a m t giá tr khóa vàỗ ỉ ụ ứ ộ ị
m t con tr tr t i m t nút trung gian khác,ộ ỏ ỏ ớ ộ
ho c tr t i m t dòng d li u trong nút láặ ỏ ớ ộ ữ ệ
Nút b t kỳ n m gi a nútấ ằ ữ
lá và nút g c g i là nútố ọ
m c trung gianứ
(intermediate node)

37. Nút m c th p nh t g iở ứ ấ ấ ọ
là nút lá (leaf node)
Nút lá có th là m t trang d li u (data page)ể ộ ữ ệ
ho c cũng có th là trang ch m c (index page)ặ ể ỉ ụ
ch a các ch m c tr t i các dòng d li u.ứ ỉ ụ ỏ ớ ữ ệ
A: Phân vùng (Partition)
 Phân vùng là k thu t phân chia logic b ng ho c index thành m t ho c nhi u phân vùng(partition) nh m qu n lý hi u qu c s d li u v iỹ ậ ả ặ ộ ặ ề ằ ả ệ ả ơ ở ữ ệ ớ
dung l ng l n.ượ ớ
 M i phân vùng ch a các dòng d li u đ c t ch c theo c u trúc heap ho c c u trúc clustered index.ỗ ứ ữ ệ ượ ổ ứ ấ ặ ấ
 Phân vùng cho phép truy xu t d li u nhanh chóng và hi u qu , do thao tác qu n lý ch th c hi n trên t p con d li u thay vì trên toàn bấ ữ ệ ệ ả ả ỉ ự ệ ậ ữ ệ ộ
b ng.ả
 Đ t ch c các trang d li u trong m t phân vùng (partition), b ng c a SQL Server s d ng m t trong hai ph ng th c sau:ể ổ ứ ữ ệ ộ ả ủ ử ụ ộ ươ ứ
 N u b ng có m t clustered index thì b ng đ c g i là b ng clustered (clustered table). Các dòng d li u c a b ng đ c s pế ả ộ ả ượ ọ ả ữ ệ ủ ả ượ ắ x p theo th tế ứ ự
d a trên khóa clusteredự index.
 N u b ng không có m t clustered index, thì b ng đó đ c g i là m t heap. Các dòng d li u không đ c s p x p theo th t nào c .ế ả ộ ả ượ ọ ộ ữ ệ ượ ắ ế ứ ự ả

38. B: sys.partitions (view)
 “sys.partitions” (view) là m t view h th ng ch a m t dòng cho m i phân đo n c a các b ng các lo i index trong database.ộ ệ ố ứ ộ ỗ ạ ủ ả ạ
 M t s index đ c bi t nh Fulltext, Spatial, và XML không có trong view này.ộ ố ặ ệ ư
 T t c các b ng và index trong SQL Server 2005 đ u có ít nh t m t phân vùng.ấ ả ả ề ấ ộ
 B ng mô t các c t khác nhau c a view “sys.partitions”ả ả ộ ủ
Tên c tộ Ki u d li uể ữ ệ Mô tả
partition_id bigint Ch a ID c a phân vùng và là duy nh t trong databaseứ ủ ấ
object_id int Ch a ID c a đ i t ng mà phân vùng này thu c vứ ủ ố ượ ộ ề
index_id int ID c a ch s trong đ i t ng đ mà phân đo n này thu c v .ủ ỉ ố ố ượ ể ạ ộ ề
partition_number int Có ch a s phân vùng trong index ho c heap s h uứ ố ặ ở ữ
hobt_id bigint Ch a ID d li u c a heap ho c B-tree mà có ch a các dòng cho phân vùng này.ứ ữ ệ ủ ặ ứ
rows bigint Ch ra g n đúng s dòng có trong phân vùngỉ ầ ố
 Giá tr c a c t index_id:ị ủ ộ
 Cho m t heap là 0.ộ
 Cho m t cluestered index là 1.ộ
 Cho m t nonclustered index là l n h n 1.ộ ớ ơ
 Cho các đ i t ng l n(LOB) là l n h n 250.ố ượ ớ ớ ơ
C: Đ n v c p phát (Allocation Unit)ơ ị ấ
 M t đ n v c p phát là m t t p h p các trang n m trong m t heap ho c B-tree, đ c s d ng đ qu n lý d li u d a trên ki u trang c a chúng.ộ ơ ị ấ ộ ậ ợ ằ ộ ặ ượ ử ụ ể ả ữ ệ ự ể ủ
 Sau đây là các ki u đ n v c p phát đ c s d ng đ qu n lý d li u trong các b ng và index.ể ơ ị ấ ượ ử ụ ể ả ữ ệ ả
 IN_ROW_DATA

39. Đ c dùng đ qu n lý d li u ho c các dòng ch m c mà có ch a t t c các lo i d li u ngo i tr đ i t ng d li u l n (LOB).ượ ể ả ữ ệ ặ ỉ ụ ứ ấ ả ạ ữ ệ ạ ừ ố ượ ữ ệ ớ
 LOB_DATA
Đ c dùng đ qu n lý các đ i t ng d li u l n (LOB) nh varbinary(max), varchar(max) , và xml.ượ ể ả ố ượ ữ ệ ớ ư
 ROW_OVERFLOW_DATA
Đ c dùng đ qu n lý d li u có đ dài bi n đ i nh d li u có ki u varchar, nvarchar, varbinary, ho c sql_variantượ ể ả ữ ệ ộ ế ổ ư ữ ệ ể ặ
D: C u trúc Heap(đ ng)ấ ố
 Khi t o ra m t b ng mà ch a có b t kì r ng bu c v toàn v n th c th nào thì b ng đó là m t c u trúc Heapạ ộ ả ư ấ ằ ộ ề ẹ ự ể ả ộ ấ
 Trong c u trúc heap, các trang d li u và các dòng d li u không đ c s p x p theo th t c th nào.ấ ữ ệ ữ ệ ượ ắ ế ứ ự ụ ể
 Các dòng và các trang d li u không liên k tữ ệ ế (link) v i nhau mà ch đ c k t n iớ ỉ ượ ế ố (connenction) lu n lý (logical) qua thông tin đ c ghi trong cácậ ượ
trang IAM (Index Allocation Map - B n đ c p phát ch m c)ả ồ ấ ỉ ụ
 SQL Server 2005 s d ng các trang IAM đ duy t m t c u trúc heap.ử ụ ể ệ ộ ấ
 B n có th đ c m t heap b ng cách duy t các trang IAM đ tìm các extentạ ể ọ ộ ằ ệ ể (đ l n, kích th c)ộ ớ ướ có ch a nh ng trang cho heap đó.ứ ữ

40.  S phân vùng c a c u trúc heap (…)ự ủ ấ
 M c đ nh, m i heap ch có m t phân vùng.ặ ị ỗ ỉ ộ
 Khi các phân vùng đ c t o cho m t b ng có c u trúc heap, m i phân vùng s ch a d li u trong m t c u trúc heap riêng bi t.ượ ạ ộ ả ấ ỗ ẽ ứ ữ ệ ộ ấ ệ
 Ví d n u m t heap có 4 phân đo n, thì có 4 c u trúc heap, m i c u trúc cho m i phân vùng.ụ ế ộ ạ ấ ỗ ấ ỗ
E: C u trúc Clusted Indexấ
 Khi t o ra m t b ng đ ng th i t o ra ít nh t m t r ng bu c b t kì v th c th thì b ng đó thu c c u trúc clusted indexạ ộ ả ồ ờ ạ ấ ộ ằ ộ ấ ề ự ể ả ộ ấ
 M t clustered index xác đ nh th t s p x p v t lý c a d li u trong m t b ng khi l u tr .ộ ị ứ ự ắ ế ậ ủ ữ ệ ộ ả ư ữ
 M t b ng có th có ch m t ch m c clustered.ộ ả ể ỉ ộ ỉ ụ
Kích th c c a m t clustered index kho ng 5% kich th c c a b ng.ướ ủ ộ ả ướ ủ ả
Tr c khi t o clustered index, b n c n ph i đ m b o h th ng c a mình còn không gian tr ng t i thi u g p 1,2 l n so v i d li u trong b ng.ướ ạ ạ ầ ả ả ả ệ ố ủ ố ố ể ấ ầ ớ ữ ệ ả
 Clustered index là m t cây nh phân (B-tree)ộ ị

41. Trong clustered index, nút lá ch a các dòng d li u trong b ng.ứ ữ ệ ả
 Nguyên t c (Guidelines) t o clusteredắ ạ index
 M c đ nh, khi đ nh nghĩa khóa chính cho b ng, m t clustered index đ c t đ ng t o ra cho b ng đó.ặ ị ị ả ộ ượ ự ộ ạ ả
 N u b ng không có khóa chính, thì clustered index nên đ c đ nh nghĩa trên:ế ả ượ ị
 Các c t khóa m r ng th ng đ c dùng cho vi c tìm ki m.ộ ở ộ ườ ượ ệ ế
 C t đ c s d ng trong các truy v n tr v k t qu t p h p l n.ộ ượ ử ụ ấ ả ề ế ả ậ ợ ớ
 Các c t mà d li u ít trùng nhau.ộ ữ ệ
 Các c t đ c dùng đ n i hai b ng.ộ ượ ể ố ả
F: C u trúc Nonclustered indexấ
 M t non-clustered index xác đ nh cách s p x p logic c a b ng.ộ ị ắ ế ủ ả
 Non-clustered index gi ng nh b ng m c l c trong m t cu n sách giáo khoa. M i dòng ch s (index row) trong non-clustered index có ch a m t giáố ư ả ụ ụ ộ ố ỗ ỉ ố ứ ộ
tr khóa và m t v trí dòng. V trí dòng này tr t i dòng d li u t ng ng v i giá tr khóa trong b ng.ị ộ ị ị ỏ ớ ữ ệ ươ ứ ớ ị ả
 Nonclustered index có c u trúc B-tree gi ng nh clustered index, nh ng có m t s s khác bi t sau:ấ ố ư ư ộ ố ự ệ
 Th t v t lý các dòng d li u trong b ng không l u tr theo th t đ c qui đ nh trong khóa nonclustered.ứ ự ậ ữ ệ ả ư ữ ứ ự ượ ị
 Trong c u trúc nonclustered index, các nút m c lá ch a các dòng ch m c (index row).ấ ứ ứ ỉ ụ

42.  Nonlustered index đ c s d ng khi b n mu n m r ng thêm nhi u cách t́m ki m d li u khác nhau.ượ ử ụ ạ ố ở ộ ề ế ữ ệ
 Tr c khi t o, c n xem xét m t s các nguyên t c sau:ướ ạ ầ ộ ố ắ
 Khi m t clustered index đ c t o l i ho c tùy ch n DROP_EXISTING đ c s d ng, SQL Server xây d ng l i các nonclustered index.ộ ượ ạ ạ ặ ọ ượ ử ụ ự ạ
 M t b ng có th t o t i 249 nonclustered index.ộ ả ể ạ ớ
 T o clustered index tr c khi t o nonclustered index, làm nh v y đ không ph i xây d ng l i nonclustered index khi t o m t clustered index.ạ ướ ạ ư ậ ể ả ự ạ ạ ộ
G: So sánh s khác nhau gi a clustered index và nonclustered indexự ữ
Clustered Index Nonclustered Index
S d ng cho các truy v n tr v các t p k t qu l nử ụ ấ ả ề ậ ế ả ớ S d ng cho các truy v n không tr v các t p k t qu l nử ụ ấ ả ề ậ ế ả ớ
Ch có th t o m t clustered index cho m t b ngỉ ể ạ ộ ộ ả Có th t o nhi u nonclustered index cho b ngể ạ ề ả
D li u đ c s p x p theo th t trên khóa clusteredữ ệ ượ ắ ế ứ ự D li u không đ c s p x p theo th t trên khóa nonclusteredữ ệ ượ ắ ế ứ ự
Các nút lá c a m t clustered index có ch a các trang d li u (data page).ủ ộ ứ ữ ệ Các nút lá c a m t nonclustered index có ch a các trang ch m c(indexủ ộ ứ ỉ ụ
page).
H: Các lo i Indexạ

43.  Có hai lo i c u trúc index đ c h tr trong SQL Server:ạ ấ ượ ỗ ợ
 Clustered index:
Clustered index l u tr d li u theo ki u s p x p.ư ữ ữ ệ ể ắ ế
Nó th c thi nh m t c u index B-tree.ự ư ộ ấ
M t b ng ch có th có m t clustered index vì clustered index xác đ nh th t l u tr v t lý c a d li u.ộ ả ỉ ể ộ ị ứ ự ư ữ ậ ủ ữ ệ
 Nonclustered index:
Nonclustered index không s p x p l i th t v t lý c a d li u, chúng ch t o các con tr tr v trí v t lý c a các dòng d li u.ắ ế ạ ứ ự ậ ủ ữ ệ ỉ ạ ỏ ỏ ị ậ ủ ữ ệ
SQL Server 2005 h tr t i 249 nonclustered cho m t b ng.ỗ ợ ớ ộ ả
 D a vào đ c đi m c a index có các lo i index sau:ự ặ ể ủ ạ
Unique index. Unique index có th đ c đ nh nghĩa trên m t c t có ch a giá tr không trùng nhau.ể ượ ị ộ ộ ứ ị
- N u b ng có m t PRIMARY KEY, m t unique clustered index đ c đ nh nghĩa t đ ng trên c t đó.ế ả ộ ộ ượ ị ự ộ ộ
- N u b ng có m t c t v i ràng bu c UNIQUE, m t unique nonclustered index đ c t đ ng t o trên c t đóế ả ộ ộ ớ ộ ộ ượ ự ộ ạ ộ
N u mu n t o m t clustered index trên c t khác thì khi t o b ng ta không t o PRIMARY KEY tr c, sau khi t o clusteredế ố ạ ộ ộ ạ ả ạ ướ ạ
index r i thêm PRIMARY KEY vào sauồ
Composite index. Composite index (index k t h p) là m t index đ c t o trên hai hay nhi u c t. C clustered index và nonclustered index đ uế ợ ộ ượ ạ ề ộ ả ề
có th là composite indexể
Full-Text index. Tính năng Full-Text index trong SQL Server 2005 cho phép th c hi n các truy v n ph c t p trên d li u kí t . S d ng tínhự ệ ấ ứ ạ ữ ệ ự ử ụ
năng Full-Text index, vi c tìm ki m có th th c hi n trên t ng t riêng bi t, c m t , đo n văn, m t ph n c a t , ho c bi nệ ế ể ự ệ ừ ừ ệ ụ ừ ạ ộ ầ ủ ừ ặ ế
th c a t (drunk bi n th c a drink)ể ủ ừ ế ể ủ
XML index. SQL Server 2005 cũng h tr m t lo i index đ c bi t cho d li u XML.ỗ ợ ộ ạ ặ ệ ữ ệ Index này đ c xem nh là m t index XML. Cluseredượ ư ộ
index và nonclustered index đ u có th t o trên c t d li u XML. Ki u d li u này đ c s d ng đ l u tr các tài li u XMLề ể ạ ộ ữ ệ ể ữ ệ ượ ử ụ ể ư ữ ệ
và các đo n XML. M t đo n XML là th hi n c a m t XML thi u ph n t m c đ nh.Do các c t XML có kích th c l n, truyạ ộ ạ ể ệ ủ ộ ế ầ ử ứ ỉ ộ ướ ớ
v n tìm ki m d li u trong các c t này có th s ch m. B n có th tăng t c đ truy v n trên các c t này b ng vi c t o m tấ ế ữ ệ ộ ể ẽ ậ ạ ể ố ộ ấ ộ ằ ệ ạ ộ
XML index cho m i c t.ỗ ộ
Có hai lo i XML indexạ
- XML Index s c p (primary XML Index): đ c t o cho m i c t XML đ tăng t c đ truy v n trên nh ng c t này.ơ ấ ượ ạ ỗ ộ ể ố ộ ấ ữ ộ

44. - XML index th c p (secondary XML Index): đ c dùng đ :ứ ấ ượ ể
Tìm ki m các giá tr v trí b t kỳ trong tài li u XML.ế ị ở ị ấ ệ
L y các thu c tính c a đ i t ng c th trong tài li u XML.ấ ộ ủ ố ượ ụ ể ệ
XML index th c p ch có th t o trên các c t đã có XML index s c p.ứ ấ ỉ ể ạ ộ ơ ấ
I: Thao tác INDEX OFFLINE
1: T o INDEXạ
 M t index có th có t i đa 16 c t.ộ ể ố ộ
 Quá nhi u index làm gi m hi u su t th c thi c a các câu l nh INSERT, UPDATE và DELETE.ề ả ệ ấ ự ủ ệ
 Các index nên s d ng cho các b ng có kh i l ng d li u l n nh ng có yêu c u v c p nh t th p đ c i thi n hi u su t truy v n.ử ụ ả ố ượ ữ ệ ớ ư ầ ề ậ ậ ấ ể ả ệ ệ ấ ấ
 Ngay c b ng có d li u nh v n nên duy trì các index, vì sau này d li u v n còn đ c thêm vào b ng.ả ả ữ ệ ỏ ẫ ữ ệ ẫ ượ ả
Object Syntax To Example Illustra
INDEX CREATE INDEX <Index-Name>
ON <Table-Name> (Field-Name)
CREATE INDEX IX_Country
ON Customer_Details(Country)

45. CLUSTERED INDEX CREATE CLUSTERED INDEX <Index-Name>
ON <Table-Name> (Field-Name)
CREATE CLUSTERED INDEX IX_CustID
ON Customer_Details(CustID)
NONCLUSTERED
INDEX
CREATE NONCLUSTERED INDEX <Index-
Name>
ON <Table-Name> (Field-Name)
CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_State
ON Customer_Details(State)
UNIQUE INDEX CREATE UNIQUE INDEX <Index-Name>
ON <Table-Name> (Field-Name)
SQL Server 2005 không cho phép t oạ
unique index trên các c t có ch a các giá trộ ứ ị
trùng nhau
CREATE UNIQUE INDEX IX_CustID
ON Customer_Details(CustID)
COMPOSITE
INDEX
CREATE UNIQUE INDEX <Index-Name>
ON <Table-Name> (Field-Name [ASC |
DESC], [,….n])
CREATE UNIQUE INDEX IX_State_City
ON Customer_Details(State,City)
COMPUTED CREATE TABLE <Table-Name>
(
[<Field-Name-Computed>AS <Expression>]
…
)
C t Computed là các c t o trong b ng, giáộ ộ ả ả
CREATE TABLE Calc_Area
(
Length int,
Breadth int,
Area as Length*Breadth
)

46. tr c a nó đ c tính toán d a trên bi uị ủ ượ ự ể
th c lúc th c thiứ ự
COMPUTED INDEX CREATE INDEX <Index-Name>
ON <Table-Name> (Field-Name-Computed)
CREATE INDEX IX_Area ON
Calc_Area(Area);
2: Ch nh s a INDEXỉ ử
 Khi các index càng tăng tr ng, nó b t đ u có s phân m nh. S phân m nh làm gi m t c đ truy v n l y d li u, và hao t n tài nguyên.ưở ắ ầ ự ả ự ả ả ố ộ ấ ấ ữ ệ ổ
 Đ gi m s phân m ng, index c n đ c s a l iể ả ự ả ầ ượ ử ạ
 Câu l nh ALTER INDEX cùng v i các tùy ch n đ c s d ng cho vi c b o trì các index.ệ ớ ọ ượ ử ụ ệ ả
 Syntax
ALTER INDEX <index_name> ON <table_name>
{
REBUILD [WITH (pad_index = {ON|OFF} | FILLFACTOR = n%) ] | Disable | Reorganize
}
 To Example
Xóa index IX_CustID đã đ c đ nh nghĩa trên b ng Customer_Details và t o l i v i FILLFACTOR=70. Các trang index m c lá s đ vùng tr ng chi m 30%ượ ị ả ạ ạ ớ ứ ẽ ể ố ế

47. ALTER INDEX IX_CustID ON Customer_DetailID
{
REBUILD WITH (FILLFACTOR = 70% )
}
J: Thao tác INDEX ONLINE
 Các thao tác index tr c tuy n bao g m: t o m i, t o l i, và xóa các index.ự ế ồ ạ ớ ạ ạ
 Khi có m t thao tác index đ c th c hi n, ng i dùng khác s b h n ch truy xu t d li u c a b ng cho t i khi thao tác đ c hoàn thành.ộ ượ ự ệ ườ ẽ ị ạ ế ấ ữ ệ ủ ả ớ ượ
 Đ kh c ph c h n ch trên, SQL Server 2005 cung c p tùy ch n ONLINE đ cho phép nhi u ng i dùng v n có th truy c p d li u c a b ng trongể ắ ụ ạ ế ấ ọ ể ề ườ ẫ ể ậ ữ ệ ủ ả
khi thao tác index đang th c hi n.ự ệ
Action Syntax To Example
CREATE INDEX CREATE INDEX <Index-Name>
ON <Table-Name> (Column-Name)[,…n])
WITH (ONLINE = {ON|OFF})
ALTER INDEX ALTER INDEX <Index-Name>
ON <Table-Name>
REBUILD WITH (ONLINE={ON|OFF})
DROP INDEX DROP INDEX <Index-Name>
ON <Table-Name>
WITH (ONLINE={ON|OFF})
ALTER TABLE ALTER TABLE <Table-Name>

48. DROP CONSTRAINT<Constraint-Name>
WITH (ONLINE= {ON|OFF})
K: INDEX song song
 V i máy tính có đa b x lý, SQL Server 2005 có th s d ng nhi u h n m t b x lý đ th c thi các thao tác index. Đi u này đ c g i là thao tácớ ộ ứ ể ử ụ ề ơ ộ ộ ử ể ự ề ượ ọ
index song song.
 Các index l n s d ng nhi u b x lý, đi u đó làm h n ch tính s n sàng c a các b x lý cho nh ng ng d ng khác.ớ ử ụ ề ộ ử ề ạ ế ẵ ủ ộ ử ữ ứ ụ
 Đ kh c ph c h n ch , b n c n xác đ nh tùy ch n MAXDOP đ gi i h n s b x lý đ c dùng b i các thao tác index.ể ắ ụ ạ ế ạ ầ ị ọ ể ớ ạ ố ộ ử ượ ở
ALTER INDEX <Index-Name>
ON <Table-Name>
WITH (MAXDOP=max_degree_of_parallelism)
L: INDEX ph c h pứ ợ
 M t index ph c h p (Composite index) không th s d ng nhi u h n 16 c t khóa và kích th c t i đa là 900 byte.ộ ứ ợ ể ử ụ ề ơ ộ ướ ố
 Đ m r ng thêm ch c năng c a các nonclustered index, SQL Server 2005 cho phép b n có th đ a thêm các c t không khóa vào nh ng index này.ể ở ộ ứ ủ ạ ể ư ộ ữ
 Có th thêm t i đa 1023 c t không khóa, nh ng v n b t bu c ph i có ch a m t c t khóa.ể ố ộ ư ẫ ắ ộ ả ứ ộ ộ
 Syntax
CREATE NONCLUSTERED INDEX <Index-Name>
ON <Table-Name>(Column-Name(s))
INCLUDE (Column-Name(s))
 To Example
T o index có tên IX_Customer_AccNo trên c t khóa AccNo c a b ng Customer_Details cùng v i ba c t không khóa Address, City, Stateạ ộ ủ ả ớ ộ
CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_Customer_AccNo
ON Customer_Details(AccNo)
INCLUDE (Address, City, Sate)
M: XML INDEX
 XML index s c pơ ấ

49.  Là index đ c t o đ u tiên trên c t XMLượ ạ ầ ộ
 XMl index ch có th t o đ c n u trên b ng đã có khóa chínhỉ ể ạ ượ ế ả
 Ch có th t o đ c m t XML index s c p cho m i c t XML.ỉ ể ạ ượ ộ ơ ấ ỗ ộ
 XML index th c pứ ấ
 Có th t o nhi u XML index th c p trên cùng m t b ng đã có XML s c p.ể ạ ề ứ ấ ộ ả ơ ấ
Type Syntax To Example
S c pơ ấ CREATE PRIMARY XML INDEX Index-Name
ON Table-Name(Column-Name_xml)
CREATE PRIMARY XML INDEX PXML_DocumentStore
ON XMLDocument(DocumentStore)
Th c pứ ấ CREATE XML INDEX Index-Name
ON Table-Name(Column-Name_xml)
USING XML INDEX Index-Name_xml
FOR VALUE | PATH | PROPERTY
CREATE XML INDEX XML_IX_DocumentStore
ON XMLDocument(DocumentStore)
USING XML INDEX PXML_DocumentStore
FOR PATH
N: INDEX Statics
Ch s th ng kê cung c p thông tin v s phân b c a các giá tr trong m t c t, nhóm c t. Vi c t i u hóa truy v n s d ng s li u th ng kê ch s đ tăngỉ ố ố ấ ề ự ố ủ ị ộ ộ ộ ệ ố ư ấ ử ụ ố ệ ố ỉ ố ể
t c quá trình truy v nố ấ
 CREATE Statics
CREATE STATISTICS States_customer
ON customer_details(custID)
 UPDATE Statics
UPDATE Statistics customer_details Stats_customer
 SHOW Statics
DBCC SHOW_STATISTICS
(

50. database_name [ , target_percent ]
[ , { NOTRUNCATE | TRUNCATEONLY } ]
)
1: Xem thông tin INDEX
 SQL Server 2005 cho phép b n xem các thu c tính, không gian đ c s d ng b i index c a các t t c index đã đ c đ nh nghĩa trên b ng.ạ ộ ượ ử ụ ở ủ ấ ả ượ ị ả
 Có th xem thông tin b ng hai cách sau:ể ằ
 Dùng th t c n i t i sp_helpindex.ủ ụ ộ ạ
sp_helpindex <Table-Name>
 Dùng SQL Server Management Studio.
IV: Phân vùng INDEX (Patitioned INDEX)
 Phân vùng m t b ng hay index là chia d li u thành nhóm các dòng nh h n.ộ ả ữ ệ ỏ ơ
 Th c hi n thao tác qu n lý trên các nhóm dòng s hi u qu h n, vì ch th c hi n trên m t kh i nh d li u thay vì trên toàn b b ng hay index.ự ệ ả ẽ ệ ả ơ ỉ ự ệ ộ ố ỏ ữ ệ ộ ả
 Phân khu b ngả
 Phân khu index
 Các b c t o phân vùng indexướ ạ :
B c 1: T o m t hàm phân vùng (Partition Function)ướ ạ ộ
CREATE PARTITION FUNCTION Tên_hàm_phân_vùng(ki udl_c a_tham_s )ể ủ ố
AS RANGE [LEFT | RIGHT] FOR VALUES (Giá_tr _1, …,Giá_tr _n)ị ị
B c 2: T o m t l c đ phân vùng (Partition Scheme)ướ ạ ộ ượ ồ
CREATE PARTITION SCHEME Tên_l c_đ _phân_vùngượ ồ
AS PARTITION Tên_hàm_phân_vùng
ALL TO (tên_file_group | [PRIMARY] , …)
B c 3: T o b ng phân vùng ho c index phân vùngướ ạ ả ặ
CREATE TABLE Table-Name (Column-Name ki udl, …)ể
ON Tên_l c_đ _phân_vùngượ ồ (Column-Name_phân_vùng)

51. CREATE [UNIQUE | CLUSTERED | NONCLUSTERED] INDEX Index-Name
ON Table-Name(Column-Name)
[ON Tên_l c_đ _phân_vùng(Column-Name_phân_vùng)ượ ồ ]
 To Example:
T o m t phân vùng hàmạ ộ PF_Employee_Details
CREATE PARTITION FUNCTION PF_Employee_Details (int)
AS RANGE LEFT FOR VALUES (5,10)
T o l c đ phân vùngạ ượ ồ PF_Employee_Details
CREATE PARTITION SCHEME PS_Employee_Details
AS PARTITION PF_Employee_Details
ALL TO ([PRIMARY])
T o b ng Employee_Details đ c phân vùng v iạ ả ượ ớ PF_Employee_Details
CREATE TABLE Employee_Details
(
EmpID int NOT NULL,
FirstName varchar(30) NOT NULL,
LastName varchar(30) NOT NULL,
DateofBirth datetime NOT NULL,
Gender varchar(6) NOT NULL,
City varchar(40) NOT NULL,
) ON PS_Employee_Details (EmpID)
CREATE NONCLUSTERED INDEX Ix_City
ON Employee_Details(City)
ON PS_Employee_Details(EmpId)
V: S phân m nh INDEX (ự ả fragmentation)
 M i khi index đ c t o, thông tin c a index đ c l u trong các trang index. Các trang index đ c s p x p liên ti p và liên k t v i nhau b i các conỗ ượ ạ ủ ượ ư ượ ắ ế ế ế ớ ở
tr .ỏ
 Khi th c hi n thêm ho c xóa d li u s làm cho thông tin c a index b r i rác. Đi u này g i là s phân m nh.ự ệ ặ ữ ệ ẽ ủ ị ả ề ọ ự ả
 S phân m nh làm gi m t c đ th c thi truy v n và th i gian đáp ng s lâu h n.ự ả ả ố ộ ự ấ ờ ứ ẽ ơ
 SQL Server 2005 cho phép t ch c l i index theo đ nh kỳ đ gi m s phân m nh và tăng t c đ đáp ngổ ứ ạ ị ể ả ự ả ố ộ ứ

52. A: T ch c l i INDEXổ ứ ạ
 T ch c l i index nh m b đi s phân m nh trong clustered index và nonclustered index.ổ ứ ạ ằ ỏ ự ả
 T ch c l i index, là index trong các trang hi n có đ c s p x p l i th t , các trang index tr ng b lo i b .ổ ứ ạ ệ ượ ắ ế ạ ứ ự ố ị ạ ỏ
 Syntax
ALTER INDEX Index-Name
ON Table-Name REORGANIZE
 To Example
ALTER INDEX IX_City
ON Customer_Details REORGANIZE
B: Xây d ng l i INDEXự ạ
 Xây d ng l i index là xóa index đang t n t i và t o l i index m i có cùng tên.ự ạ ồ ạ ạ ạ ớ
 Vi c xây d ng l i index, s phân m nh trong index tr c đ c lo i b hoàn toàn.ệ ự ạ ự ả ướ ượ ạ ỏ
Method Syntax To Example
ALTER ALTER INDEX Index-Name
ON Table-Name REBUILD
ALTER INDEX IX_Customer_City
ON Customer_Details REBUILD
DROP_EXISTING CREATE [UNIQUE | CLUSTERED |
NONCLUSTERED]
CREATE NONCLUSTERED
INDEX IX_Customer_City

53. INDEX Index-Name
ON Table-Name(Column-Name)
WITH ( DROP_EXISTING= ON | OFF )
ON Customer_Details
WITH (DROP_EXISTING = ON)
C: Vô hi u hóa INDEXệ
 Vô hi u hóa index nh m gi i h n ng i dùng truy xu t index.ệ ằ ớ ạ ườ ấ
 N u vô hi u hóa m t clustered index, ng i dùng ch b gi i h n truy xu t d li u c a b ng đó, còn thông tin trong index không b g b .ế ệ ộ ườ ỉ ị ớ ạ ấ ữ ệ ủ ả ị ỡ ỏ
 Khi nâng c p SQL Server lên phiên b n m i, các index đã đ c đ nh nghĩa trên b ng s t đ ng b vô hi u.ấ ả ớ ượ ị ả ẽ ự ộ ị ệ
 Cú pháp
ALTER INDEX Index-Name
ON Table-Name DISABLE
 Ví dụ
ALTER INDEX IX_Customer_City
ON Customer_Details DISABLE
D: Xóa INDEX
 Syntax
DROP INDEX Index-Name
ON Table-Name
 To Example
DROP INDEX IX_Customer_City
ON Customer_Details
VI: H s đi n đ y FILLFACTORệ ố ể ầ
 SQL Server 2005 cung c p tùy ch n FILLFACTOR đ xác đ nh m t t l cho SQL Server bi t cách đi n đ y d li u trên trang m c lá (leaf level) c aấ ọ ể ị ộ ỷ ệ ế ề ầ ữ ệ ứ ủ
index.
 Giá tr có th gán cho FILLFACTOR t 1 đ n 100. M c đ nh là 0. Giá tr c a FILLFACTOR=100 đ c s d ng cho cácị ể ừ ế ặ ị ị ủ ượ ử ụ
b ng ch đ c.ả ỉ ọ

54.  Cú pháp
CREATE INDEX <Index-Name>
ON <Table-Name>(Field-Name)
WITH (FILLFACTOR=n)
 Ví dụ
T o clustered indexạ IX_Country trên c tộ Country trong b ngả Customer_Details v i FILLFACTOR=60, 40% c a trang m c lá đ c đ tr ng cho các d li uớ ủ ứ ượ ể ố ữ ệ
đ c thêm v sau.ượ ề
CREATE INDEX IX_Country
ON Customer_Details(Country)
WITH (FILLFACTOR=60)
 Tùy ch n PAD_INDEX dùng đ xác đ nh không gian tr ng trên m i trang(page) m c trung gian (intermediate level) c a index cho vi c tăng tr ngọ ể ị ố ỗ ở ứ ủ ệ ưở
sau này.
 Các tùy ch n PAD_INDEX ch có ích khi FILLFACTOR đ c xác đ nh, b i vì PAD_INDEX s d ng t l theo quy đ nh c a FILLFACTOR.ọ ỉ ượ ị ở ử ụ ỷ ệ ị ủ
 N u tùy ch n PAD_INDEX không đ c ch đ nh ho c đ c thi t l p OFF. SQL Server đ m b o r ng m i trang index m c trung gian có đ không gianế ọ ượ ỉ ị ặ ượ ế ậ ả ả ằ ỗ ứ ủ
tr ng đ ch a ít nh t m t dòng.ố ể ứ ấ ộ
VII: Locking (khóa)
 SQL Server 2005 cung c p tính năng ngăn c n nhi u ng i dùng cùng đ ng th i th c hi n c p nh t trên cùng d li u.ấ ả ề ườ ồ ờ ự ệ ậ ậ ữ ệ
 S d ng tính năng locking, m t ng i dùng này có th ngăn ng i dùng khác ch nh s a d li u mà mình đang th c hi n c p nh t.ử ụ ộ ườ ể ườ ỉ ử ữ ệ ự ệ ậ ậ
 Trong SQL Server 2005 cho phép khóa các m c sau:ở ứ
 Dòng (recommend)
 B ng (ả recommend)
 Trang (recommend)

55.  C s d li u (notơ ở ữ ệ recommend)
 Vi c th c hi n khóa riêng t ng dòng trong b ng s làm gia tăng s l ng khóa, t n tài nguyên đ l u tr khóa.ệ ự ệ ừ ả ẽ ố ượ ố ể ư ữ
 Query optimizer cho phép áp d ng khóa trang đ gi m b t tài nguyên đ c dùng cho vi c l u khóa.ụ ể ả ớ ượ ệ ư
 Hai tùy ch n sau đ c dùng trong câu l nh CREATE INDEX và ALTER INDEXọ ượ ệ
 ALLOW_ROW_LOCK
 ALLOW_PAGE_LOCK
 Syntax
CREATE INDEX <Index-Name>
ON <Table-Name> (Column-Name)
WITH (ALLOW_ROW_LOCKS = {ON|OFF}, ALLOW_PAGE_LOCKS = {ON|OFF} )
 To Example
CREATE INDEX IX_state
ON customer_details(state)
WITH (ALLOW_ROW_LOCKS=ON, ALLOW_PAGE_LOCKS=ON)
VIII: Tìm ki m dòng (Finding Rows)ế
 Tìm ki m các dòng khi không có các indexế
 Khi không có index t o cho b ng, SQL Server s d ng các view catalog đ tìm các dòng.ạ ả ử ụ ể
 SQL Server s d ng view sys.indexes đ tìm ra trang IAM. Trang IAM có ch a danh sách t t c các trang c a m t b ng, qua đó SQL Server có thử ụ ể ứ ấ ả ủ ộ ả ể
đ c t t c các trang d li u.ọ ấ ả ữ ệ
 Khi view sys.indexes đ c s d ng, query optimizerượ ử ụ (t i u)ố ư ki m tra t t c các dòng trong m t b ng và ch rút ra các dòng đ c tham chi uể ấ ả ộ ả ỉ ượ ế
trong truy v n. Đi u đó làm phát sinh nhi u thao tác nh p/xu t và s d ng nhi u tài nguyên.ấ ề ề ậ ấ ử ụ ề

56.  Tìm ki m các dòng v i Nonclustered indexế ớ
 Nonclustered index t ng tươ ự nh m t m c l c quy n sách.ư ộ ụ ụ ể
 Các con tr trong nút m c lá c a index tr t i v trí l u tr d li u c a b ng.ỏ ứ ủ ỏ ớ ị ư ữ ữ ệ ủ ả
 Khi th c hi n tìm ki m các dòng b ng cácnonclustered index, câu l nh SELECT đ c dùng cùng v i các c t nonclustered index trong m nh đự ệ ế ằ ệ ượ ớ ộ ệ ề
WHERE.

57.  Tìm ki m các dòng v i clustered indexế ớ
 Các clustered index l u tr các dòng d li u d a trên các giá tr khóa c a chúng.ư ữ ữ ệ ự ị ủ
 Khi th c hi n tìm ki m các dòng b ng các clustered index, câu l nh SELECT đ c dùng cùng v i các c t clustered index đ c ch ra trong m nhự ệ ế ằ ệ ượ ớ ộ ượ ỉ ệ
đ WHERE.ề
Lesson 3: View
Group 1: N i dungộ
Trong view ta có nh ng v n đ sau:ữ ấ ề
 Gi i thi u Viewớ ệ
 Đ nh nghĩa và gi i thích Viewị ả
 Các lo i Viewạ
 Các l i ích c a Viewợ ủ

58.  View h th ngệ ố
 Đ nh nghĩa Viewị
 Cách t o viewạ
 Các gi i h n c a viewớ ạ ủ
 S a viewử
 Xóa view
 Cách xem thông tin đ nh nghĩa c a viewị ủ
Group 2: Gi i thi uớ ệ
I: Khái ni mệ
 View là cách đ xem các d li u t m t hay nhi u b ng trong c s d li u.ể ữ ệ ừ ộ ề ả ơ ở ữ ệ
 View là m t b ng o, đ c t o ra b i các c t đ c l y t m t ho c nhi u b ng(table) khác nhau. Các b ng này đ c g i là các b ng c s , chúngộ ả ả ượ ạ ở ộ ượ ấ ừ ộ ặ ề ả ả ượ ọ ả ở ở
có th trong cùng database ho c t các database khác.ể ặ ừ
 View cũng có th ch a các c t l y t m t View khác trong cùng database ho c database khác.ể ứ ộ ấ ừ ộ ặ
 M t View có th có t i đa 1024 c t.ộ ể ố ộ
 View không th s p x p tr khi b n t o m t unique clustered index trên nó.ể ắ ế ừ ạ ạ ộ
 Có th t o nhi u nonclustered index trên View, nh ng v i unique clustered index ch t o m t l n.ể ạ ề ư ớ ỉ ạ ộ ầ
 M t index có th t o trên view n uộ ể ạ ế
 View không ch a các c t t view khác.ứ ộ ừ
 B ng c s n m trong cùng database v i view.ả ơ ở ằ ớ

59. II: Các lo i viewạ
 View đ c chia thành ba lo iượ ạ
 Standard View (khung nhìn chu n)ẩ
Là view đ c t o v i các c t l y t m t ho c nhi u b ng.ượ ạ ớ ộ ấ ừ ộ ặ ề ả
 Indexed View (khung nhìn ch s )ỉ ố
Là view có m t unique clustered index. Indexed view r t có ích cho các truy v n th ng kê d li u. Indexed view không thích h p cho các b ng th ng xuyênộ ấ ấ ố ữ ệ ợ ả ườ
c p nh t.ậ ậ
 Partitioned View (khung nhìn đ c phân chia)ượ
Là view dùng các d li u đ c phân vùng t m t ho c nhi u b ng. N u b ng c s đ c trên cùng server, view đ c xem nh là partitioned view c c bữ ệ ượ ừ ộ ặ ề ả ế ả ơ ở ượ ượ ư ụ ộ
(local partitioned view ), ng c l i, n u đ t trên sever khác đ c g i là partition view phân tán (Distributed partitioned view).ượ ạ ế ặ ượ ọ
III: u đi m c a viewƯ ể ủ
 u đi m c a viewƯ ể ủ
 B o m t thông qua cá nhân hóa truy xu t.ả ậ ấ
S d ng view, d li u đ c l y t cùng m t ngu n nh ng đ c hi n th khác nhau theo yêu c u c a m i ng i dùng.ử ụ ữ ệ ượ ấ ừ ộ ồ ư ượ ể ị ầ ủ ỗ ườ
 Tùy bi n hi n th d li u.ế ể ị ữ ệ
D li u nh y c m có th đ c che gi u kh i nh ng ng i dùng không có đ th m quy n đ truy xu t.ữ ệ ạ ả ể ượ ấ ỏ ữ ườ ủ ẩ ề ể ấ
Cá nhân hóa truy xu t d li u đ c th c hi n b ng vi c ch cho phép ng i dùng truy xu t database thông qua m t t p nh các viewấ ữ ệ ượ ự ệ ằ ệ ỉ ườ ấ ộ ậ ỏ
 Tr n d li u t nhi u b ng ho c view.ộ ữ ệ ừ ề ả ặ
View có th ghép các c t t nhi u b ng và view khác và chúng đ c hi n th cùng nhau nh l y t m t b ng.ể ộ ừ ề ả ượ ể ị ư ấ ừ ộ ả
 Thao tác trên các b n ghi (record).ả
View cũng có th đ c dùng đ c p nh t d li u cho b ng, n u view đó có ch a t t c các c t quan tr ng c a b ng (nh c t khóa chính, c t NOT NULL).ể ượ ể ậ ậ ữ ệ ả ế ứ ấ ả ộ ọ ủ ả ư ộ ộ

60.  Ki m tra ràng bu c toàn v n.ể ộ ẹ
N u d li u đ c thêm ho c ch nh s a thông qua view. SQL Server t đ ng ki m tra d li u đ đ m b o ràng bu c toàn v n cho t ng c t.ế ữ ệ ượ ặ ỉ ử ự ộ ể ữ ệ ể ả ả ộ ẹ ừ ộ
IV: View h th ngệ ố
 View h th ng là các view đã đ c đ nh nghĩa s n trong SQL Server.ệ ố ượ ị ẵ
 Thu c tính c a các đ i t ng khác nh table và view đ c l u tr trong các b ng h th ng. Các thu c tính này đ c xem nh là siêu d li uộ ủ ố ượ ư ượ ư ữ ả ệ ố ộ ượ ư ữ ệ
(metadata).
 Siêu d li u có th xem đ c thông qua view h th ng.ữ ệ ể ượ ệ ố
 Các lo i view h th ngạ ệ ố
 Catalog view (View danh m c)ụ
 Information Schema views (View l c đ thông tin)ượ ồ
 Compatibility views (View t ng tích)ươ
 Replication views (View nhân b n)ả
 Dynamic Management views (View qu n lý đ ng)ả ộ
 Notification services views (View d ch v thông báo)ị ụ
Group 3: S d ng VIEWử ụ
I: T o viewạ
 Cú pháp
CREATE VIEW <View-Name>
AS Câu_l nh_Selectệ
 Ví dụ
CREATE VIEW Salary_Details
AS
SELECT EmpID, FirstName, LastName, Salary
FROM Employe_Details